A Three‐Channel Model for Generating the Vestibulo‐Ocular Reflex in Each Eye
Notice bibliographique
Résumé
channels; passive rotation Coding head movement involves representing the head’s velocity and axis of rota-tion. The neural representation can then be used to inform perceptual and motor pro-cesses. An important motor response to head movement is the compensatory eye movements evoked, one component of which is the vestibulo-ocular reflex (VOR). Historically a three-neuron arc has been described as the core of the neural mecha-nism underlying the generation of the VOR.1,2 Such a direct line between sensor (the canals) and effector (the eye muscles) implies independent processing of the geo-metric components of the three-dimensional VOR.3 A more flexible and robust rep-resentation of the movement involves an interactive process in which the activity coding movement in each direction is interpreted in the context of the activity of the others. Many sensory attributes are coded by the activity of a small set of channels,4 and the closely constrained three-dimensional movement of the head could be effi-ciently represented by such a system. Psychophysical methods have been developed to investigate channel systems among which is adaptation. After adapting the re-sponse to a particular stimulus, the effect on the responses to closely related stimuli can often reveal a channel-coding system.5,6 Here we use an adaptation technique to provide evidence for a three-channel model underlying the representation of head ro-tation and generating the vestibulo-ocular reflex of each eye. These channels are conceptually different from those proposed for coding head velocity ranges,7 as dis-cussed elsewhere.8
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».