The influence of kinesthetic motor imagery and effector specificity on the long-latency stretch response
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
Mechanical perturbations to the arms produce short (SLFR; 25-50ms) and long-latency (LLFR; 50-100ms) feedback responses in stretched muscles. The SLFR is generated by spinal circuitry and remains immutable to intention. By contrast, the LLFR engages supra-spinal regions shared with voluntary control and possesses the capacity to modulate in a manner similar to volition (Pruszynski et al., 2008). The present study investigated whether the overt execution of a voluntary response in stretched muscle is required for facilitation of the LLFR. Participants engaged in kinesthetic motor imagery of a compensate task (Experiment 1) or were instructed to execute voluntary responses in a non-stretched contralateral muscle (Experiment 2). The LLFR in stretched right wrist flexors were compared on Imagery and Contralateral trials to standard "Not-Intervene" and "Compensate" conditions. Our findings revealed that on ~40% of Imagery and ~50% of Contralateral trials, a partial voluntary response "leaked-out" into the stretched right wrist flexor muscle. On these "leaked" trials, the early portion of the LLFR (R2: 50-75ms) was increased compared to the Not-Intervene condition and appeared indistinguishable to the facilitation observed on Compensate trials. The latter portion of the LLFR (R3: 75-100ms) showed further modulation that mirrored the patterns of voluntary activity. By contrast, the LLFR on "non-leaked" Imagery and Contralateral trials appeared similar to the Not-Intervene condition. These findings suggest that even though a hastened voluntary response cannot account for all LLFR facilitation, the overt execution of a voluntary response in stretched muscle is required for instruction-dependent modulation of this rapid feedback response.Acknowledgments: NSERC
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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 | 0,000 |
| 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