Fluctuations in Neuronal Activity: Clues to Brain Function
Notice bibliographique
Résumé
Recordings from neuronal preparations, either in vitro or in the intact brain, are characterized by fluctuations, what is commonly considered as “noise”. Due to the current recording and analysis methods, it is not feasible to separate what we term noise, from the “meaningful” neuronal activity. We propose that fluctuations serve to maintain brain activity in an optimal state for cognitive processing, not allowing it to fall into long‐term periodic behaviour. We have studied fluctuations in magnetoencephalographic (MEG) recordings from normal subjects and epileptic patients, in electroencephalographic (EEG) recordings from children with impact injury, as well as in intracerebral electrophysiological recordings in freely moving rats. Specifically, we have determined phase locking patterns between brain areas from these recordings, which display fluctuations at different scales. We submit the idea that the variability in phase synchronization affords a more complete search of all possible phase differences in a hypothetical phase‐locking state space that contributes to brain information processing. In brain pathologies, like epileptiform activity here studied, different levels of fluctuations in phase synchrony may favour the generation of stable synchronized states that characterize epileptic seizures. While the border between noise and high‐dimensional dynamics is fuzzy, the scrutiny of neuronal fluctuations at different levels will provide important insights to the unravelling of the relation between brain and behaviour.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».