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Enregistrement W1970127868 · doi:10.1111/ejn.12616

Comparative analysis of orientation maps in areas 17 and 18 of the cat primary visual cortex following adaptation

2014· article· en· W1970127868 sur OpenAlexaff
Sarah Cattan, Lyes Bachatene, Vishal Bharmauria, Jeyadarshan Jeyabalaratnam, Chantal Milleret, Stéphane Molotchnikoff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCégep Marie-Victorin
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual cortexOrientation (vector space)NeuroscienceAdaptation (eye)CATSPsychologyMedicineMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Object orientations in the visual field are columned into specific orientation domains in the primary visual cortex [area 17 (A17) and area 18 (A18)] of cats. At the single-cell level, adapting A17 neurons to a non-preferred orientation (adaptor) shifts their preferred orientation either towards the adaptor (attractive shift) or away from it (repulsive shift). As A17 and A18 are reciprocally connected, we sought to determine how changes in preferred orientations in A18 neurons are correlated with changes recorded in A17 anesthetised cats. To this end, we simultaneously traced populations of neurons in A17 and A18, using intrinsic optical imaging, before and after long (12 min) and short (3 min) adaptations. The comparison of A17 and A18 maps pre-adaptation and post-adaptation showed that variance in shift amplitudes is greater in A18 than A17 for short adaptations. Our results indicate a rapid reconfiguration of functional maps that may spread to many cortical areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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