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Enregistrement W2080292373 · doi:10.1111/j.1601-183x.2005.00173.x

Visual detection, pattern discrimination and visual acuity in 14 strains of mice

2005· article· en· W2080292373 sur OpenAlexafffund
Aimée A. Wong, Richard E. Brown

Notice bibliographique

RevueGenes Brain & Behavior · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStrain (injury)PsychologyRetinal degenerationVisual acuityTask (project management)AudiologyBiologyNeuroscienceOphthalmologyRetinaMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the procedure of Prusky et al. (2000, Vision Research, 40, 2201-2209), we used a computer-based, two-alternative swim task to evaluate visual detection, pattern discrimination and visual acuity in 14 strains of mice from priority groups A and B of the JAX phenome project (129S1/SvImJ, A/J, AKR/J, BALB/cByJ, BALB/cJ, C3H/HeJ, C57BL/6J, CAST/Ei, DBA/2J, FVB/NJ, MOLF/Ei, SJL/J, SM/J and SPRET/Ei). Each mouse was tested for eight trials/day for 8 days on each of the three tests. There was a significant strain difference in visual ability in all three tests. Mice with reported normal vision (129S1/SvImJ, C57BL/6J and DBA/2J) and one albino strain (AKR/J) performed very well in these tasks. The other albino strains (A/J, BALB/cByJ and BALB/cJ) took longer to learn the tasks than mice with normal vision and did not reach the criterion of 70% correct. Mice with retinal degeneration (C3H/HeJ, FVB/NJ, MOLF/Ei and SJL/J) performed only at chance levels as did the three strains with unknown visual abilities (CAST/Ei, SM/J and SPRET/Ei). Because many behavioral tasks for rodents rely on visual cues, we suggest that the visual abilities of mice should be evaluated before they are tested in commonly used visuo-spatial learning and memory tasks.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations193
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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