Optic flow modulates electrocortical activity during steady-state treadmill walking
Notice bibliographique
Résumé
Locomotion in real-life environments involves gathering visual information about the environment and regulating one's movements accordingly. Optic flow is a central visual cue that pedestrians use to control locomotor speed and direction. Neuroimaging studies examined cortical locomotor control primarily during treadmill walking without optic flow. In the present study, electroencephalography (EEG) data were recorded during a virtual reality treadmill walking task to obtain insights into the neural mechanisms involved in optic flow processing. Twenty-four healthy young participants performed a virtual reality task that involved periods of standing and walking with or without optic flow. Electrocortical activity data were recorded using a 64-channel EEG system and independent component analysis parsed out individual data into maximally independent components. Components from all participants were then grouped and to analyze task-relevant cortical activity, we examined theta, alpha, and beta power across the sensorimotor, parietal, and parieto-occipital regions. Results revealed significant electrocortical modulations across all regions examined. In the theta frequency band, differences between conditions occurred exclusively in the parieto-occipital region, where an increase in power was observed when walking with optic flow relative to walking without optic flow or standing. Modulations in the alpha frequency band occurred in all regions, with a decrease in sensorimotor and parietal power in both walking conditions relative to standing and a decrease in parieto-occipital power exclusively when walking with optic flow. These findings enhance our understanding of the cortical processes involved in locomotor control and provide foundational knowledge to contextualize deficits following neurological conditions.
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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) | 0,001 | 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 ».