MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1505447906 · doi:10.1109/ijcnn.2005.1556362

Faithful retinotopic maps with local optimum rules, axonal competition, and hebbian learning

2006· article· en· W1505447906 sur OpenAlexaff
J.-P. Thivierget, Evan Balaban

Notice bibliographique

RevueProceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005. · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAxon Guidance and Neuronal Signaling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHebbian theoryComputer scienceProcess (computing)Artificial intelligencePolarity (international relations)MidbrainNeuroscienceCompetition (biology)Spike-timing-dependent plasticitySynaptic plasticityArtificial neural networkBiologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innervation of the visual midbrain by axons from the retina can be described as a stochastic mapping process that maintains topography and polarity between the two regions. Previous work has identified a number of mechanisms that insure proper guidance of the axons. In the current report, we combine three of these mechanisms, servomechanical guidance with local optimum rules, axonal competition, and Hebbian plasticity. Although each of these separate processes are stochastic and therefore subject to imprecision, their combination guides growth cones to precise termination points.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.Même sujetAxon Guidance and Neuronal SignalingTravaux en français237 207