Dorsomedial frontal cortex damage impairs error-based, but not reinforcement-based motor learning in humans
Notice bibliographique
Résumé
We adapt our movements to new and changing environments through multiple processes. Sensory error-based learning counteracts environmental perturbations that affect the sensory consequences of movements. Sensory errors also cause the upregulation of reflexes and muscle co-contraction. Reinforcement-based learning enhances the selection of movements that produce rewarding outcomes. Although some findings have identified dissociable neural substrates of sensory error- and reinforcement-based learning, correlative methods have implicated dorsomedial frontal cortex in both. Here, we tested the causal contributions of dorsomedial frontal to adaptive motor control, studying people with chronic damage to this region. Seven human participants with focal brain lesions affecting the dorsomedial frontal and 20 controls performed a battery of arm movement tasks. Three experiments tested: (i) the upregulation of visuomotor reflexes and muscle co-contraction in response to unpredictable mechanical perturbations, (ii) sensory error-based learning in which participants learned to compensate predictively for mechanical force-field perturbations, and (iii) reinforcement-based motor learning based on binary feedback in the absence of sensory error feedback. Participants with dorsomedial frontal damage were impaired in the early stages of force field adaptation, but performed similarly to controls in all other measures. These results provide evidence for a specific and selective causal role for the dorsomedial frontal in sensory error-based learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».