Neurobiologically Realistic Determinants of Self-Organized Criticality in Networks of Spiking Neurons
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Self-organized criticality refers to the spontaneous emergence of self-similar dynamics in complex systems poised between order and randomness. The presence of self-organized critical dynamics in the brain is theoretically appealing and is supported by recent neurophysiological studies. Despite this, the neurobiological determinants of these dynamics have not been previously sought. Here, we systematically examined the influence of such determinants in hierarchically modular networks of leaky integrate-and-fire neurons with spike-timing-dependent synaptic plasticity and axonal conduction delays. We characterized emergent dynamics in our networks by distributions of active neuronal ensemble modules (neuronal avalanches) and rigorously assessed these distributions for power-law scaling. We found that spike-timing-dependent synaptic plasticity enabled a rapid phase transition from random subcritical dynamics to ordered supercritical dynamics. Importantly, modular connectivity and low wiring cost broadened this transition, and enabled a regime indicative of self-organized criticality. The regime only occurred when modular connectivity, low wiring cost and synaptic plasticity were simultaneously present, and the regime was most evident when between-module connection density scaled as a power-law. The regime was robust to variations in other neurobiologically relevant parameters and favored systems with low external drive and strong internal interactions. Increases in system size and connectivity facilitated internal interactions, permitting reductions in external drive and facilitating convergence of postsynaptic-response magnitude and synaptic-plasticity learning rate parameter values towards neurobiologically realistic levels. We hence infer a novel association between self-organized critical neuronal dynamics and several neurobiologically realistic features of structural connectivity. The central role of these features in our model may reflect their importance for neuronal information processing.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle