Subcortical control of reaching in humans
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accurate visually guided reaching requires transformation of target-related photoreceptor responses into precisely coordinated activation of trunk and arm muscles. The cerebral cortex is widely believed to compute the requisite kinematic and musculoskeletal dynamics strategies in humans 1–3 , even though vertebrates lacking a cerebral cortex achieve sophisticated visuomotor control 4–6 , and brainstem circuits executing coordinated eye and head gaze shifts perform analogous sensorimotor computations in non-human primates 7 . Here we used a visuomotor reaching task that yields extremely rapid, “express”, target-directed muscle activations 8–10 to test whether a putative subcortical sensorimotor network can compute musculoskeletal dynamics to initiate reaching in humans. We found coordinated express visuomotor responses (EVRs) in task-relevant shoulder, elbow, and bi-articular muscles that reflected both starting posture and target direction in similar patterns to longer latency, presumably cortically mediated, muscle responses. When the task goal was to reach away from the stimulus (i.e. an “anti-reach”; 11 ) the EVR involved coordinated muscle activation to initiate the hand toward the stimulus location, opposite to the subsequent goal-directed response. The results suggest a unified theory of visuomotor control for reaching and gaze shifts, in which subcortical systems compute musculoskeletal dynamics based on sensory target information and cortically derived context. The results imply that the transformation from motor goals in extrapersonal space into musculoskeletal dynamics can be performed by neural circuitry in humans that does not involve the sensorimotor cortex.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».