MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2051203380 · doi:10.1152/jn.01156.2003

Time Course of Vestibuloocular Reflex Suppression During Gaze Shifts

2004· article· en· W2051203380 sur OpenAlexaff
Kathleen E. Cullen, Marko Huterer, Danielle A. Braidwood, Pierre A. Sylvestre

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeVestibulo–ocular reflexAudiologyPsychologyReflexNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although numerous investigations have probed the status of the vestibuloocular (VOR) during gaze shifts, its exact status remains strangely elusive. The goal of the present study was to precisely evaluate the dynamics of VOR suppression immediately before, throughout, and just after gaze shifts. A torque motor was used to apply rapid (100 degrees/s), short-duration (20-30 ms) horizontal head perturbations in three Rhesus monkeys. The status of the VOR elicited by this transient head perturbation was first compared during 15, 40, and 60 degrees gaze shifts. The level of VOR suppression just after gaze-shift onset (40 ms) increased with gaze-shift amplitude in two monkeys, approaching values of 80 and 35%. In contrast, in the third monkey, the VOR was not significantly attenuated for all gaze-shift amplitudes. The time course of VOR attenuation was then studied in greater detail for all three monkeys by imposing the same short-duration head perturbations 40, 100, and 150 ms after the onset of 60 degrees gaze shifts. Overall we found a consistent trend, in which VOR suppression was maximal early in the gaze shift and progressively recovered to reach normal values near gaze-shift end. However, the high variability across subjects prevented establishing a unifying description of the absolute level and time course of VOR suppression during gaze shifts. We propose that differences in behavioral strategies may account, at least in part, for these differences between subjects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations67
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetVestibular and auditory disordersTravaux en français237 207