PLDAPS: A Hardware Architecture and Software Toolbox for Neurophysiology Requiring Complex Visual Stimuli and Online Behavioral Control
Notice bibliographique
Résumé
Neurophysiological studies in awake, behaving primates (both human and non-human) have focused with increasing scrutiny on the temporal relationship between neural signals and behaviors. Consequently, laboratories are often faced with the problem of developing experimental equipment that can support data recording with high temporal precision and also be flexible enough to accommodate a wide variety of experimental paradigms. To this end, we have developed a MATLAB toolbox that integrates several modern pieces of equipment, but still grants experimenters the flexibility of a high-level programming language. Our toolbox takes advantage of three popular and powerful technologies: the Plexon apparatus for neurophysiological recordings (Plexon, Inc., Dallas, TX, USA), a Datapixx peripheral (Vpixx Technologies, Saint-Bruno, QC, Canada) for control of analog, digital, and video input-output signals, and the Psychtoolbox MATLAB toolbox for stimulus generation (Brainard, 1997; Pelli, 1997; Kleiner et al., 2007). The PLDAPS ("Platypus") system is designed to support the study of the visual systems of awake, behaving primates during multi-electrode neurophysiological recordings, but can be easily applied to other related domains. Despite its wide range of capabilities and support for cutting-edge video displays and neural recording systems, the PLDAPS system is simple enough for someone with basic MATLAB programming skills to design their own experiments.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,024 |
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 ».