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Enregistrement W2038186616 · doi:10.1097/00006324-200305000-00010

Transcranial Magnetic Stimulation as an Investigative Tool in the Study of Visual Function

2003· review· en· W2038186616 sur OpenAlexfundno aff
Lotfi B. Merabet, Hugo Théoret, and ALVARO PASCUAL-LEONE

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2003
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteCanadian Institutes of Health ResearchPfizer
Mots-clésPhospheneTranscranial magnetic stimulationVisual cortexNeurosciencePsychologyVisual perceptionPerceptionSensationBrain stimulationStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a novel and powerful probe to study the relationship between human brain function and behavior. TMS is being widely used to investigate memory, language, attention, learning, and motor function and is even being utilized therapeutically in the treatment of depression. Some of the earliest applications of TMS have been directed toward the investigation of human visual perception. For example, a strong TMS pulse delivered to the occipital cortex in a sighted or even blind individual can evoke the sensation of perceiving light (visual phosphenes). TMS can also be used to suppress visual perception and investigate the timing of visual information processing. Furthermore, the functional connectivity between different brain areas can be mapped using TMS, thus establishing a causal link between visual cortical function and visual perception. The present article is meant as an overview of the technique of TMS and a review of the literature as it pertains to the study of visual function. The application of TMS in the diagnosis as well as possible therapeutic use in various visual disorders is also discussed.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,393 · 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'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

Citations62
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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