Computational Models of Millisecond Level Duration Tuning in Neural Circuits
Notice bibliographique
Résumé
Discrimination of stimulus duration on the order of milliseconds has been observed in behavioral and neurophysiological studies across a variety of species and taxa. Several studies conducted in mammals have found neurons in the auditory midbrain (inferior colliculus) that are selective for signal duration. Duration selectivity in these cells arises from an interaction of excitatory and inhibitory events occurring at particular latencies from stimulus onset and offset. As previously shown in barn owls, coincidence of delayed, excitatory events can be used by the CNS to respond selectively to specific stimuli in auditory space. This study formulates several computational models of duration tuning that combine existing conceptual models with observed physiological responses in the auditory brainstem and midbrain to evaluate the plausibility of the proposed neural mechanisms. The computational models are able to reproduce a wide range of in vivo responses including best duration tuning, duration-selective response classes, spike counts, first-spike latencies, level tolerance to changes in signal amplitude, and neuropharmacological effects of applying inhibitory neurotransmitter antagonists to duration-tuned neurons. A unified model of duration tuning is proposed that enhances classic models of duration tuning, emphasizes similarities across the models, and simplifies our understanding of duration tuning across species and sensory modalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».