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Enregistrement W2076104964 · doi:10.1002/dev.20480

Cued platform training reveals early development of directional responding among preweanling rats in the Morris water task

2010· article· en· W2076104964 sur OpenAlexaff
Katherine G. Akers, Felicha T. Candelaria‐Cook, James P. Rice, Travis E. Johnson, Derek A. Hamilton

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechSpatial learningPsychologySensory cueTask (project management)Morris water navigation taskAudiologyCommunicationCognitive psychologyNeuroscienceCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies on the ontogeny of spatial learning report that rats younger than 19-21 days of age are incapable of learning the location of a platform relative to distal cues in the Morris water task. Here, we manipulated the spatial relationship of a cued platform to the pool and the distal visual room cues to investigate whether distal cues can control navigation among 16- to 24-day-old rats. Rats were trained to navigate to a cued platform in a rich distal cue environment. During critical test trials, the pool was shifted to a different, overlapping position and the cued platform was placed either in the same absolute location in the room or the same relative location in the pool as during training. Rats aged 17 days and older exhibited a disruption in performance when the cued platform was in the absolute location but not the relative location, indicating that rats had learned the direction of the cued platform within the distal cue environment. These observations indicate that (1) information acquired from distal room cues influences navigation as early as 17 days of age, (2) this distal cue information is preferentially used to guide navigation in a particular direction rather than to a precise place in the room, and (3) the directional nature of the influence of distal cues on navigation is invariant across development.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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