Order-Dependent Functional Brain Connectivity in a Cue-Separation Grasp Task
Notice bibliographique
Résumé
Prehension involves location-dependent reach transport and orientation-dependent grasp components. To understand how the brain integrates object location and orientation for grasp, we studied how the order of transport / grasp cues influences whole brain functional connectivity. We collected BOLD signal data from 12 participants in an Event-related fMRI Experiment. Participants were instructed to reach and grasp a cube illuminated to the left or right of midline (Location Cue: L) and a verbal instruction to orient the hand for vertical or horizontal grasp (Orientation Cue: O). The order of these cues (LO vs. OL) varied randomly. fMRI data were analyzed separately based on three predictors: Delay 1 (between the two cues), Delay 2 (between the 2nd cue and go signal), and an Action Phase. Graph Theory Analysis was performed based on 200 regions of interest (nodes) at each phase. Preliminary analysis based on 3 participants: During Delay 1, nodes coalesced into three modules: 1) a central parietofrontal strip approximating primary somatomotor cortex, 2) two more anterior-posterior premotor / visuomotor parietofrontal regions, and 3) a ring of cortex skirting 1+2 but with no occipital/temporal involvement. Occipital involvement increased in Delay 2. Parietofrontal Modules 1 + 2 joined (reducing to two modules) after Delay 2 for LO and the action phase for OL, i.e., always after the location cue. The Global Clustering Coefficient is always reduced in the action phase. We conclude the order of L-O cues influences modularity, such that location information produces more parietofrontal ‘binding’, presumably in preparation for transport.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».