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Enregistrement W2094551818 · doi:10.3389/fnint.2012.00098

The biophysical bases of will-less behaviors

2012· article· en· W2094551818 sur OpenAlexafffund
José L. Perez Velazquez

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação Bial
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyNeuroscienceCognitive scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are there distinctions at the neurophysiological level that correlate with voluntary and involuntary actions? Whereas the wide variety of involuntary behaviors (and here mostly the deviant or pathological ones will be considered) will necessarily be represented at some biophysical level in nervous system activity-for after all those cellular activity patterns manifest themselves as behaviors and thus there will be a multiplicity of them-there could be some general tendencies to be discerned amongst that assortment. Collecting observations derived from neurophysiological activity associated with several pathological conditions characterized by presenting will-less actions such as Parkinson's disease, seizures, alien hand syndrome and tics, it is proposed that a general neurophysiologic tendency of brain activity that correlates with involuntary actions is higher than normal synchrony in specific brain cell networks, depending upon the behavior in question. Wilful, considered normal behavior, depends on precise coordination of the collective activity in cell ensembles that may be lost, or diminished, when there are tendencies toward more than normal or aberrant synchronization of cellular activity. Hence, rapid fluctuations in synchrony is associated with normal actions and cognition while less variability in brain recordings particularly with regards to synchronization could be a signature of unconscious and deviant behaviors in general.

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)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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