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Enregistrement W2061218205 · doi:10.4161/bioa.1.1.14429

Function directs form of neuronal architecture

2011· article· en· W2061218205 sur OpenAlexaff
Simon X. Chen, Kurt Haas

Notice bibliographique

RevueBioArchitecture · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceNeuronPostsynaptic potentialBiologySynapseHuman brain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human brain is an architectural marvel. The structure of each brain neuron and the interconnected networks they create are critical to all brain functions, and structural abnormalities are directly associated with neurological disorders. Although the human genome encodes only a few tens of thousands of genes, the human brain is estimated to be composed of hundreds of billions of neurons connected by trillions of synapses. Each brain neuron has an elaborate morphology critical to its functions of collecting, processing and disseminating information. Brain neurons are typically polar cells, composed of a tree-like dendritic arbor that receives and integrates synaptic input from upstream sources, a cell body, and an output axonal process and arbor that terminate locally or distantly to transmit signals to downstream targets. Although their morphologies follow neuronal-type basic patterns, each neuron is unique in number and position of axonal and dendritic branches and the constellation of pre- and postsynaptic cells contacted. Deciphering how such complex cell morphologies and networks form is a leading question in developmental neuroscience, central to understanding the origins of numerous common neurodevelopmental disorders, such as Autism Spectrum Disorders, schizophrenia and epilepsy. Recent research has begun to unravel this mystery, revealing that the structure of complex neural systems can emerge through self-organization following rules based on use-dependent testing of synapses and their stabilization of dynamically growing neuronal processes.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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