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Enregistrement W2020229638 · doi:10.1139/h05-127

Motoneurones "Learn" and "Forget" Physical Activity

2005· review· en· W2020229638 sur OpenAlexaff
Phillip F. Gardiner, Éric Beaumont, Bruno Cormery

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepolarizationNeuroscienceMembrane potentialBiologyElectrophysiologyMotor learningChemistryBiophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spite of our knowledge of activity related adaptations in supraspinal neurones and skeletal muscles, very little is known concerning adaptations in alpha-motoneurones to alterations in chronic activity levels. Recent evidence shows that the biophysical properties of alpha-motoneurones are plastic and adapt to both increases and decreases in chronic activation. The nature of the adaptations--in resting membrane potential, spike threshold, afterhyper-polarization amplitude,and rate of depolarization during spike generation--point to involvement of density, type, location, and/or metabolic modulation of ion conductance channels in the motoneuronal membrane. These changes will have significant effects on how motoneurones respond when activated during the generation of movements, and on the effort required to sustain activation during prolonged exercise. Since the adaptations most likely involve structural changes in the motoneurones and changes in protein synthesis, and change the output response of the cells to input, they are considered to be learning responses. Future research directions for examining this issue are outlined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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