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Enregistrement W4402311395 · doi:10.1016/j.bandc.2024.106219

Unlike overt movement, motor imagery cannot update internal models

2024· article· en· W4402311395 sur OpenAlexafffund
Juliet M Rowe, Shaun G. Boe

Notice bibliographique

RevueBrain and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésMotor imageryMovement (music)Internal modelPsychologyMotor controlPrism adaptationMental imageCognitive psychologyMovement controlSensory systemAdaptation (eye)Control (management)Physical medicine and rehabilitationCognitionNeuroscienceArtificial intelligenceComputer scienceElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In overt movement, internal models make predictions about the sensory consequences of a desired movement, generating the appropriate motor commands to achieve that movement. Using available sensory feedback, internal models are updated to allow for movement adaptation and in-turn better performance. Whether internal models are updated during motor imagery, the mental rehearsal of movement, is not well established. To investigate internal modelling during motor imagery, 66 participants were exposed to a leftwards prism shift while performing actual pointing movements (physical practice; PP), imagined pointing movements (motor imagery; MI), or no pointing movements (control). If motor imagery updates internal models, we hypothesized that aftereffects (pointing in the direction opposite the prism shift) would be observed in MI, like that of PP, and unlike that of control. After prism exposure, the magnitude of aftereffects was significant in PP (4.73° ± 1.56°), but not in MI (0.34° ± 0.96°) and control (0.34° ± 1.04°). Accordingly, PP differed significantly from MI and control. Our results show that motor imagery does not update internal models, suggesting that it is not a direct simulation of overt movement. Furthering our understanding of the mechanisms that underlie learning through motor imagery will lead to more effective applications of motor imagery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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