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Enregistrement W2005775181 · doi:10.1101/lm.473907

The influence of visual ability on learning and memory performance in 13 strains of mice

2007· article· en· W2005775181 sur OpenAlexaff
Richard E. Brown, Aimée A. Wong

Notice bibliographique

RevueLearning & Memory · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyOdorVisual memoryVisual perceptionCognitionVisual learningAnalysis of varianceNeuroscienceDevelopmental psychologyAssociative learningAudiologyCognitive psychologyPerceptionMachine learningMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We calculated visual ability in 13 strains of mice (129SI/Sv1mJ, A/J, AKR/J, BALB/cByJ, C3H/HeJ, C57BL/6J, CAST/EiJ, DBA/2J, FVB/NJ, MOLF/EiJ, SJL/J, SM/J, and SPRET/EiJ) on visual detection, pattern discrimination, and visual acuity and tested these and other mice of the same strains in a behavioral test battery that evaluated visuo-spatial learning and memory, conditioned odor preference, and motor learning. Strain differences in visual acuity accounted for a significant proportion of the variance between strains in measures of learning and memory in the Morris water maze. Strain differences in motor learning performance were not influenced by visual ability. Conditioned odor preference was enhanced in mice with visual defects. These results indicate that visual ability must be accounted for when testing for strain differences in learning and memory in mice because differences in performance in many tasks may be due to visual deficits rather than differences in higher order cognitive functions. These results have significant implications for the search for the neural and genetic basis of learning and memory in mice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations189
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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