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Enregistrement W1544023453 · doi:10.1111/j.1460-9568.2012.08079.x

Linking visual response properties in the superior colliculus to saccade behavior

2012· article· en· W1544023453 sur OpenAlexafffund
Robert A. Marino, Ron Levy, Susan E. Boehnke, Brian J. White, Laurent Itti, Douglas P. Munoz

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of CalgaryQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSaccadeSuperior colliculusSaccadic maskingNeuroscienceStimulus (psychology)LuminancePsychologySensory systemEye movementSaccadic suppression of image displacementVisual perceptionVisual systemVisual cortexComputer sciencePerceptionComputer visionCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we examined the influence of the visual response in the superior colliculus (SC) (an oculomotor control structure integrating sensory, motor and cognitive signals) on the development of the motor command that drives saccadic eye movements in monkeys. We varied stimulus luminance to alter the timing and magnitude of visual responses in the SC and examined how these changes correlated with resulting saccade behavior. Increasing target luminance resulted in multiple modulations of the visual response, including increased magnitude and decreased response onset latency. These signal modulations correlated strongly with changes in saccade latency and metrics, indicating that these signal properties carry through to the neural computations that determine when, where and how fast the eyes will move. Thus, components of the earliest part of the visual response in the SC provide important building blocks for the neural basis of the sensory-motor transformation, highlighting a critical link between the properties of the visual response and saccade behavior.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations107
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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