Temporal Frequency and Velocity-Like Tuning in the Pigeon Accessory Optic System
Notice bibliographique
Résumé
Neurons in the accessory optic system (AOS) and pretectum are involved in the analysis of optic flow and the generation of the optokinetic response. Previous studies found that neurons in the pretectum and AOS exhibit direction selectivity in response to large-field motion and are tuned in the spatiotemporal domain. Furthermore, it has been emphasized that pretectal and AOS neurons are tuned to a particular temporal frequency, consistent with the "correlation" model of motion detection. We examined the responses of neurons in the nucleus of the basal optic root (nBOR) of the AOS in pigeons to large-field drifting sine wave gratings of varying spatial (SF) and temporal frequencies (TF). nBOR neurons clustered into two categories: "Fast" neurons preferred low SFs and high TFs, and "Slow" neurons preferred high SFs and low TFs. The fast neurons were tuned for TF, but the slow nBOR neurons had spatiotemporally oriented peaks that suggested velocity tuning (TF/SF). However, the peak response was not independent of SF; thus we refer to the tuning as "apparent velocity tuning" or "velocity-like tuning." Some neurons showed peaks in both the fast and slow regions. These neurons were TF-tuned at low SFs, and showed velocity-like tuning at high SFs. We used computer simulations of the response of an elaborated Reichardt detector to show that both the TF-tuning and velocity-like tuning shown by the fast and slow neurons, respectively, may be explained by modified versions of the correlation model of motion detection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».