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Enregistrement W2170907775 · doi:10.1523/jneurosci.1868-11.2011

Neural Basis of Adaptive Response Time Adjustment during Saccade Countermanding

2011· article· en· W2170907775 sur OpenAlexafffund
Pierre Pouget, Gordon D. Logan, Thomas J. Palmeri, Leanne Boucher, Martin Paré, Jeffrey D. Schall

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchNational Science FoundationNational Institutes of HealthNational Eye InstituteVanderbilt University
Mots-clésSaccadeMacaqueStop signalAccumulator (cryptography)NeurosciencePsychologyComputer scienceArtificial intelligenceEye movementAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans and macaque monkeys adjust their response time adaptively in stop-signal (countermanding) tasks, responding slower after stop-signal trials than after control trials with no stop signal. We investigated the neural mechanism underlying this adaptive response time adjustment in macaque monkeys performing a saccade countermanding task. Earlier research showed that movements are initiated when the random accumulation of presaccadic movement-related activity reaches a fixed threshold. We found that a systematic delay in response time after stop-signal trials was accomplished not through a change of threshold, baseline, or accumulation rate, but instead through a change in the time when activity first began to accumulate. The neurons underlying movement initiation have been identified with stochastic accumulator models of response time performance. Therefore, this new result provides surprising new insights into the neural instantiation of stochastic accumulator models and the mechanisms through which executive control can be exerted.

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 seuil0,002

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations118
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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