MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1594103595 · doi:10.1113/jphysiol.2008.156273

Dynamic contrast change produces rapid gain control in visual cortex

2008· article· en· W1594103595 sur OpenAlexafffund
Nathan A. Crowder, M. A. Hietanen, Nicholas S. C. Price, Colin W. G. Clifford, Michael R. Ibbotson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisual cortexContrast (vision)Stimulus (psychology)Receptive fieldNeuroscienceVisual perceptionVisual processingComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceCognitive psychologyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During normal vision, objects moving in the environment, our own body movements and our eye movements ensure that the receptive fields of visual neurons are being presented with continually changing contrasts. Thus, the visual input during normal behaviour differs from the type of stimuli traditionally used to study contrast coding, which are presented in a step-like manner with abrupt changes in contrast followed by prolonged exposure to a constant stimulus. The abrupt changes in contrast typically elicit brief periods of intense firing with low variability called onset transients. Onset transients provide the visual system with a powerful and reliable cue that the visual input has changed. In this paper we investigate visual processing in the primary visual cortex of cats in response to stimuli that change contrast dynamically. We show that 1-4 s presentations of dynamic increases and decreases in contrast can generate stronger contrast gain control than several minutes exposure to a stimulus of constant contrast. Thus, transient mechanisms of contrast coding are not only less variable than sustained responses but are also more rapid and flexible. Finally, we propose a quantitative model of contrast coding which accounts for changes in spike rate over time in response to dynamically changing image contrast.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,252

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 savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207