Contextual learning and obstacle memory in the walking cat
Notice bibliographique
Résumé
Animals in their natural environments display a remarkably diverse variety of walking patterns. Although some of this diversity is generated by alterations in feedback from the moving limbs, animals can modify their walking in many ways that cannot be directly attributed to this sensory feedback. For example, animals and humans can learn to associate a particular environment with disturbances that were experienced there earlier, and alter their stepping accordingly even after the disturbance has ceased. Another relevant example is that walking animals are aware of the locations of obstacles around them, and use this awareness to alter their stepping patterns even when there is no visual information available about the location of the obstacles relative to the body. In this article, we discuss recent work from our laboratory that addresses these two topics. First, we report that perturbing walking cats in a consistent manner evokes long-lasting changes to the walking pattern that are expressed only in the context in which walking was disturbed. Secondly, we show that cats that have stepped over an obstacle remember the location of that obstacle relative to the body during long delays, and can use that memory to guide stepping. The general theme of this research is that sensory inputs that signal context-the visual and auditory environment that surrounds an animal-play an important role in shaping the basic pattern of locomotion.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».