Neural markers of movement preparation and outcome during motor adaptation and de novo learning tasks
Notice bibliographique
Résumé
In motor learning, people must process movement errors when either adapting well-known movements or acquiring new motor skills (de novo learning). While these two motor learning types are distinct behaviorally, we understand less about their underlying neural mechanisms. Here, we investigated event-related potentials (ERPs) during movement preparation and outcome in reaching movements. We distinguished the two motor learning types by having participants (N = 32) train with two perturbations: a 30° visuomotor rotation (adaptation) and a mirror reversal (de novo learning). Participants learned to compensate for both perturbation types. For movement outcome, we time-locked to feedback onset at the end of the movement. We found a negative-going ERP before feedback onset, with perturbed reaches showing more negativity than aligned baseline reaches. However, the ERP amplitude did not scale with perturbation type nor error magnitude. Furthermore, we found a larger P3 component, or more attention allocation, after feedback onset in the perturbed conditions. For movement preparation, we time-locked to the go signal onset before the movement. We found a Readiness Potential that was dependent on the participant’s intended movement direction. We then quantified changes in movement preparation per perturbation type across learning, using a Lateralized Readiness Potential. However, we found no LRP differences between the fixed rotation and mirror reversed reaches. Thus, although the ERPs we investigated represent movement preparation and outcome error processing, these markers are unable to distinguish between motor adaptation and de novo learning. Other markers in relation to these two motor learning types warrant further investigation.
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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 | 0,004 |
| 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 ».