MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7034269136

Time course of corticospinal excitability in a simple reaction time task

2015· article· en· W7034269136 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Neural Networks
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Transcranial magnetic stimulationTask (project management)StimulationContext (archaeology)Electroencephalography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of movement in a simple reaction time (RT) task can be separated into two time periods: the foreperiod, which is thought to include preparatory processes, and the RT interval, which includes initiation processes. To better understand these processes, transcranial magnetic stimulation (TMS) has been used to probe the level of corticospinal excitability (CE) at various time points during response preparation and initiation. Previous research has shown that CE decreases as the imperative stimulus (IS) approaches and increases once the IS has been presented; however these two time frames have been examined independently. As CE during the entirety of the process of movement production has not been described, the purpose of this study was to measure when and at what rate changes in CE occur during both the foreperiod and RT interval, relative to a true baseline level. Participants performed a button press movement in the context of a RT task and CE was measured using TMS at 21 time points, encompassing both the 1500 ms fixed foreperiod and the RT interval. Furthermore, a baseline measure was taken prior to the warning stimulus (WS) when the participant was at rest. Results indicated that during the foreperiod CE levels quickly increased from baseline with the presentation of the WS. This was followed by a period of stable CE, and by a subsequent decline in the 500 ms leading up to the IS. This decline was followed by a rapid increase in CE following the go-signal as the movement is initiated. Importantly, even though levels of CE decreased prior to the IS, this does not reflect a decrease in preparatory activation, but rather is thought to reflect selective inhibitory control mechanisms that function to avoid early (premature) response initiation.Acknowledgments: Supported by NSERC

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Graph Neural NetworksTravaux en français237 207