EEG theta dynamics for error processing during online movement control
Notice bibliographique
Résumé
To ensure optimal visuomotor feedback control during manual tracking, the brain must continuously monitor the error between the hand and the target. Modulations in the theta band (3-8 Hz) are related to error processing, but this has been mainly shown in cognitive control contexts. Hence, their relationship with hand-target errors during online control remains unclear. Here we assessed the impact of motor error processing on EEG theta-band activity in 29 healthy participants while they performed continuous tracking of a moving target with their dominant (right) hand. Two conditions were used to manipulate error processing demands: 1) in the Repeated condition, the same target trajectory was presented 80 times, allowing participants to implicitly learn the pattern and reduce tracking errors; 2) in the Random condition, 80 different trajectories were used, inducing persistent high tracking errors. Behavioral analyses confirmed that tracking errors were significantly higher in the Random than in the Repeated condition. Importantly, EEG theta power was also significantly higher in the Random condition, with a peak difference occurring at electrodes overlaying the left sensorimotor regions. This effect was selective to theta activity, as there was no modulation in alpha- (8-12 Hz) and beta-band (15-30 Hz) activity. Overall, this study extends the role of theta oscillations to online error processing in the context of motor control. It is possible that theta modulations reflected cortical activity mediating the communication and integration of information within sensorimotor circuits including the motor, premotor and parietal cortex, which are known to mediate online movement control.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».