Intermuscular coherence reveals that affective emotional pictures modulate neural control mechanisms during the initiation of arm pointing movements
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Several studies in psychology provided compelling evidence that emotions significantly impact motor control. Yet, these evidences mostly rely on behavioral investigations, whereas the underlying neurophysiological processes remain poorly understood. Methods: Using a classical paradigm in motor control, we tested the impact of affective pictures associated with positive, negative or neutral valence on the kinematics and patterns of muscle activations of arm pointing movements performed from a standing position. The hand reaction and movement times were measured and electromyography (EMG) was used to measure the activities from 10 arm, leg and trunk muscles that are involved in the postural maintenance and arm displacement in pointing movements. Intermuscular coherence (IMC) between pairs of muscles was computed to measure changes in patterns of muscle activations related to the emotional stimuli. Results: The hand movement time increased when an emotional picture perceived as unpleasant was presented as compared to when the emotional picture was perceived as pleasant. When an unpleasant emotional picture was presented, beta (β, 15-35 Hz) and gamma (γ, 35-60 Hz) IMC decreased in the recorded pairs of postural muscles during the initiation of pointing movements. Moreover, a linear relationship between the magnitude of the intermuscular coherence in the pairs of posturo-focal muscles and the hand movement time was found in the unpleasant scenarios. Discussion: These findings reveal that emotional stimuli can significantly affect the content of the motor command sent by the central nervous system to muscles when performing voluntary goal-directed movements.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».