Spatiotemporal stimulus properties modulate responses to trajectory changes in a locust looming-sensitive pathway
Notice bibliographique
Résumé
The lobula giant movement detector (LGMD) and descending contralateral movement detector (DCMD) constitute one motion-sensitive pathway in the locust visual system that is implicated in collision-avoidance behaviors. While this pathway is thought to respond preferentially to objects approaching on a direct collision course, emerging studies suggest the firing rate is able to monitor more complicated movements that would occur under natural conditions. While previous studies have compared the response of the DCMD to objects on collision courses that travel at different speeds, velocity has not been manipulated for other simple or compound trajectories. Here we test the possibility that the LGMD/DCMD pathway is capable of responding uniquely to complex aspects of object motion, including translation and trajectory changes at different velocities. We found that the response of the DCMD to translational motion initiated in the caudal visual field was a low-amplitude peak in firing rate that occurred before the object crossed 90° azimuth that was invariant to different object velocities. Direct looms at different velocities resulted in peak firing rates that occurred later in time and with greater amplitude for higher velocities. In response to transitions from translational motion to a collision course, the firing rate change depended on both the location within the visual field and the velocity. These results suggest that this pathway is capable of conveying information about multiple properties of a moving object's trajectory.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».