Are online corrections to visual targets really a distinct class of movement?
Notice bibliographique
Résumé
Summary Humans have a remarkable capacity to adjust reaching movements rapidly and accurately when visual targets jump to a new location. The short latency of such online corrections has led to the hypothesis that they constitute a distinct class of movement and arise from an ‘automatic pilot’ that is selectively engaged only during ongoing movements. Here, we test this idea by measuring muscle recruitment, force, and kinematics in a jumping target reaching task. In separate blocks of trials, participants were instructed to respond to target jumps by (1) following the jumped target, (2) stopping the on-going movement, or (3) ignoring the jumped target. This allowed us to establish the automaticity and timing of responses to target jumps and to compare such measures to the original reaching movement initiated from rest. We find that the earliest phase of muscle recruitment elicited by the jumped target corresponds to a subcortical reflex, beginning at ∼80ms and ending by ∼120ms, preceding the onset of voluntary recruitment at ∼130ms. This reflex inexorably drives a reaching adjustment towards the new target in all three blocks; it is only somewhat reduced in the ‘stop’ and ‘ignore’ blocks. Critically, this earliest phase of muscle recruitment was also present at the exact same latency (80ms) for the original reaching movement initiated from rest. Thus, rather than supporting the model of online corrections as distinct class of movement that is mediated by an ‘automatic pilot,’ our results suggest that all reaches, whether adjusted in mid-flight or initiated from rest, arise from a common nested control system featuring subcortical and cortical components whose influence can be strategically preset by task demands. Our results also reinforce the importance of considering movement biomechanics when interpreting kinematic latency differences across movements made in different situations.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».