Competition model for aperiodic stochastic resonance in a Fitzhugh-Nagumo model of cardiac sensory neurons
Notice bibliographique
Résumé
Regional cardiac control depends upon feedback of the status of the heart from afferent neurons responding to chemical and mechanical stimuli as transduced by an array of sensory neurites. Emerging experimental evidence shows that neural control in the heart may be partially exerted using subthreshold inputs that are amplified by noisy mechanical fluctuations. This amplification is known as aperiodic stochastic resonance (ASR). Neural control in the noisy, subthreshold regime is difficult to see since there is a near absence of any correlation between input and the output, the latter being the average firing (spiking) rate of the neuron. This lack of correlation is unresolved by traditional energy models of ASR since these models are unsuitable for identifying "cause and effect" between such inputs and outputs. In this paper, the "competition between averages" model is used to determine what portion of a noisy, subthreshold input is responsible, on average, for the output of sensory neurons as represented by the Fitzhugh-Nagumo equations. A physiologically relevant conclusion of this analysis is that a nearly constant amount of input is responsible for a spike, on average, and this amount is approximately independent of the firing rate. Hence, correlation measures are generally reduced as the firing rate is lowered even though neural control under this model is actually unaffected.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».