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Enregistrement W2170759423 · doi:10.1152/jn.00987.2006

Interval Coding. I. Burst Interspike Intervals as Indicators of Stimulus Intensity

2007· article· en· W2170759423 sur OpenAlexaff
Anne-Marie M. Oswald, Brent Doiron, Leonard Maler

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Electric fishNeuroscienceNeural codingElectroreceptionSensory systemStimulationCoding (social sciences)BiologyMathematicsPsychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short interspike intervals such as those that occur during burst firing are hypothesized to be distinct features of the neural code. Although a number of correlations between the occurrence of burst events and aspects of the stimulus have been identified, the relationship between burst characteristics and information transfer is uncertain. Pyramidal cells in the electrosensory lobe of the weakly electric fish, Apteronotus leptorhynchus, respond to dynamic broadband electrosensory stimuli with bursts and isolated spikes. In the present study, we mimic synaptic input during sensory stimulation by direct stimulation of electrosensory pyramidal cells with broadband current in vitro. The pyramidal cells respond to this stimulus with burst interspike intervals (ISIs) that are reliably and precisely correlated with the intensity of stimulus upstrokes. We found burst ISIs must differ by a minimum of 2 ms to discriminate, with low error, differences in stimulus intensity. Based on these results, we define and quantify a candidate interval code for the processing of sensory input. Finally, we demonstrate that interval coding is restricted to short ISIs such as those generated in burst events and that the proposed interval code is distinct from rate and timing codes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations105
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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