Savings in visuomotor learning are associated with connectivity changes within a cerebello-thalamo-cortical network encoding movement errors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Savings refer to faster relearning upon re-exposure to a previously experienced movement perturbation. One theory posits that the brain recognizes past errors, enabling more efficient learning from them. If this is the case, there should be a modification in the neural response to errors during re-exposure to the perturbation. To investigate this hypothesis, we used fMRI to measure brain activity as participants adapted to a visuomotor perturbation across two sessions spaced one day apart, focusing on neural responses to movement errors. The magnitude of the movement error was incorporated into different types of GLMs to study error-related activation and co-activation (or functional connectivity). We identified a cerebello-thalamo-cortical network involved in processing movement errors during adaptation. We observed strengthened connectivity within this network during re-adaptation, particularly between the cerebellar lobule VI and the ventrolateral thalamus, as well as between the primary somatosensory cortex and the rostral cingulate motor zone. Importantly, participants with the greatest increases in connectivity strength also exhibited the largest amounts of savings. These results establish a link between the brain's ability to represent errors and the phenomenon of savings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle