Development and validation of a sensitive entropy-based measure for the water maze
Notice bibliographique
Résumé
In the water maze, mice are trained to navigate to an escape platform located below the water's surface, and spatial learning is most commonly evaluated in a probe test in which the platform is removed from the pool. While contemporary tracking software provides precise positional information of mice for the duration of the probe test, existing performance measures (e.g., percent quadrant time, platform crossings) fail to exploit fully the richness of this positional data. Using the concept of entropy (H), here we develop a new measure that considers both how focused the search is and the degree to which searching is centered on the former platform location. To evaluate how H performs compared to existing measures of water maze performance we compiled five separate databases, containing more than 1600 mouse probe tests. Random selection of individual trials from respective databases then allowed us to simulate experiments with varying sample and effect sizes. Using this Monte Carlo-based method, we found that H outperformed existing measures in its ability to detect group differences over a range of sample or effect sizes. Additionally, we validated the new measure using three models of experimentally induced hippocampal dysfunction: (1) complete hippocampal lesions, (2) genetic deletion of alphaCaMKII, a gene implicated in hippocampal behavioral and synaptic plasticity, and (3) a mouse model of Alzheimer's disease. Together, these data indicate that H offers greater sensitivity than existing measures, most likely because it exploits the richness of the precise positional information of the mouse throughout the probe test.
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 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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».