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Enregistrement W2057156642 · doi:10.1111/ejn.12115

Motion parallax processing in pigeon (<i>Columba livia</i>) pretectal neurons

2013· article· en· W2057156642 sur OpenAlexafffund
Qian Xiao, Barrie J. Frost

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParallaxReceptive fieldComputer visionPretectal areaArtificial intelligenceMotion perceptionPhysicsLoomingMotion (physics)Horizontal planeNeuroscienceComputer scienceCommunicationBiologyOpticsPsychologyGeologyMidbrainGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the visual system of invertebrates and vertebrates there are specialised groups of motion-sensitive neurons, with large receptive fields, which are optimally tuned to respond to optic flow produced by the animals' movement through the 3-D world. From their response characteristics, shared frame of reference with the vestibular or inertial system, and anatomical connections, these neurons have been implicated in the stabilisation of retinal images, the control of posture and balance, and the animal's motion trajectories through the world. Using standard electrophysiological techniques and computer-generated stimuli, we show that some of these flow-field neurons in the pretectal nucleus lentiformis mesencephali in pigeons appear to be processing motion parallax. Two large overlapping planes of random dots moving independently were used to simulate motion parallax, in which one with larger dots was moved fast and the other with smaller dots was moved slowly in the opposite direction. Their neural responses to these two superimposed planes were facilitated above those produced by a single plane of moving dots and those produced by two layers moving in the same direction. Furthermore, some of these neurons preferred backward motion in the visual field and others preferred forward motion, suggesting that they may separately code visual objects 'nearer' and 'farther' than the stabilised ('on') plane during forward translational motion. A simple system is proposed whereby the relative activity in 'near', 'far' and 'on' populations could code depth through motion parallax in a metameric manner similar to that employed to code color vision and stereopsis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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