A New Method for Wide Frequency Range Dynamic Olfactory Stimulation and Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Sensory receptors often receive strongly dynamic, or time varying, inputs in their natural environments. Characterizing their dynamic properties requires control and measurement of the stimulus over a frequency range that equals or exceeds the receptor response. Techniques for dynamic stimulation of olfactory receptors have lagged behind other major sensory modalities because of difficulties in controlling and measuring the concentration of odorants at the receptor. We present a new method for delivering olfactory stimulation that gives linear, low-noise, wide frequency range control of odorant concentration. A servo-controlled moving bead of silicone elastomer occludes the tip of a Pasteur pipette that releases odorant plus tracer gas into a flow tube. Tracer gas serves as a surrogate indicator of odorant concentration and is measured by a photoionization detector. The system has well-defined time-dependent behavior (frequency response and impulse response functions) and gives predictable control of odorant over a significant volume surrounding the animal. The frequency range of the system is about 0-100 Hz. System characterization was based on random (white noise) stimulation, which allows more rapid and accurate estimation of dynamic behavior than deterministic signals such as sinusoids or step functions. Frequency response functions of Drosophila electroantennograms stimulated by fruit odors were used to demonstrate a typical application of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».