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Enregistrement W1983171953 · doi:10.1523/jneurosci.1942-14.2014

Arc Visualization of Odor Objects Reveals Experience-Dependent Ensemble Sharpening, Separation, and Merging in Anterior Piriform Cortex in Adult Rat

2014· article· en· W1983171953 sur OpenAlexafffund
Amin Md Shakhawat, Carolyn W. Harley, Qi Yuan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWilfrid Laurier University
Mots-clésPiriform cortexOdorArc (geometry)NeurosciencePsychologySharpeningPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceCognitive psychologyComputer scienceAmygdalaMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visualization using the immediate early gene Arc revealed sparser and more robust odor representations in the anterior piriform cortex of adult rats when odor was associated with water reward over 2-3 d. Rewarded odor "mixtures" resulted in rats responding to either component odor similarly, and, correspondingly, the odor representations became more similar as indexed by increased overlap in piriform Arc-expressing (Arc(+)) pyramidal neurons. The increased overlap was consistent with the rats' generalization from component odors. Discriminating among highly similar odor mixtures for reward led to increased differentiation of the neural representations as indexed by a reduction in overlap for piriform Arc(+) pyramidal neurons after training. Similar odor mixture discrimination also required more trials to criterion. The visible reduction in the overlap of odor representations indexes pattern separation. The Arc visualization of odor representations in the anterior piriform network suggests that odor objects are widely distributed representations and can be rapidly modified by reward training in adult rats. We suggest that dynamic changes such as those observed here in piriform odor encoding are at the heart of perceptual learning and reflect the continuing plastic nature of mature associative cortex as an outcome of successful problem solving.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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