Lateralized Functional Connectivity of the Sensorimotor Cortex and its Variations During Complex Visuomotor Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the left hemisphere dominates motor function, often observed through homotopic activation measurements. Using a functional connectivity approach, this study investigated the lateralization of the sensorimotor cortex during handwriting and drawing, two complex visuomotor tasks with varying contextual demands. We found that both left- and right-lateralized connectivity in the primary motor cortex (M1), dorsal premotor cortex (PMd), somatosensory cortex, and visual regions were evident in adults (males and females), primarily in an interhemispheric integrative fashion. Critically, these lateralization tendencies remained highly invariant across task contexts, representing a task-invariant neural architecture for encoding fundamental motor programs consistently implemented in different task contexts. Additionally, the PMd exhibited a slight variation in lateralization degree between task contexts, reflecting the ability of the high-order motor system to adapt to varying task demands. However, connectivity-based lateralization of the sensorimotor cortex was not detected in 10-year-old children (males and females), suggesting that the maturation of connectivity-based lateralization requires prolonged development. In summary, this study demonstrates both task-invariant and task-sensitive connectivity lateralization in sensorimotor cortices that support the resilience and adaptability of skilled visuomotor performance. These findings align with the hierarchical organization of the motor system and underscore the significance of the functional connectivity-based approach in studying functional lateralization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».