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Enregistrement W2161121366 · doi:10.2174/157015909788848893

Towards a Reconceptualization of Striatal Interactions Between Glutamatergic and Dopaminergic Neurotransmission and Their Contribution to the Production of Movements

2009· article· en· W2161121366 sur OpenAlexaff
Hélène David

Notice bibliographique

RevueCurrent Neuropharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensVertex Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutamatergicNeuroscienceDopaminergicNeurotransmissionDopamineGlutamate receptorBasal gangliaInhibitory postsynaptic potentialPsychologyMedicineCentral nervous systemInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the current model of the basal ganglia organization, simultaneous activation of the striato-nigral direct pathway by glutamatergic and dopaminergic neurotransmission should lead to a synergistic facilitatory action on locomotor activity, while in contrast activation of the indirect pathway by these two neurotransmittions should lead to antagonistic effects on locomotor activity. Based on published data, as a break with the current thinking, we propose a reconceptualization of functional interactions between dopaminergic and glutamatergic neurotransmission. In this model, dopaminergic neurotransmission is seen as a motor pacemaker responsible for the basal and primary activation of striatal output neurons and glutamate as a driver providing a multiple combination of tonic, phasic, facilitatory and inhibitory influxes resulting from the processing of environmental, emotional and mnesic stimuli. Thus, in the model, glutamate-coded inputs would allow tuning the intrinsic motor-activating properties of dopamine to adjust the production of locomotor activity into goal-oriented movements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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