Synaptic integration in motoneurons with hyper-excitable dendrites
Notice bibliographique
Résumé
Motoneurons have extensive dendritic trees that receive the numerous inputs required to produce movement. These dendrites are highly active, containing voltage-sensitive channels that generate persistent inward currents (PICs) that can enhance synaptic input 5-fold or more. However, this enhancement is proportional to the level of activity of monoaminergic inputs from the brainstem that release serotonin and noradrenalin. The higher this activity, the larger the dendritic PIC and the higher the firing rate evoked by a given amount of excitatory synaptic input. This brainstem control of motoneuron input-output gain translates directly into control of system gain of a motor pool and its muscle. Because large dendritic PICs are probably necessary for motoneurons to have sufficient gain to generate large forces, it is possible that descending monoaminergic inputs scale in proportion to voluntary force. Inhibition from sensory inputs has a strong suppressive effect on dendritic PICs: the stronger the inhibition, the smaller the PIC. Thus, local inhibitory inputs within the cord may oppose the descending monoaminergic control of PICs. Most motor behaviors evoke a mixture of excitation and inhibition (e.g., the reciprocal inhibition between antagonists). Therefore, normal joint movements may involve constant adjustment of PIC amplitude.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».