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Enregistrement W2279166662 · doi:10.1002/jnr.23720

A topological approach unveils system invariances and broken symmetries in the brain

2016· review· en· W2279166662 sur OpenAlexaff
Arturo Tozzi, James F. Peters

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneous spaceAntipodal pointSymmetry (geometry)Dimension (graph theory)Topology (electrical circuits)Algebraic numberComputer scienceTheoretical physicsPure mathematicsPhysicsMathematicsCombinatoricsGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symmetries are widespread invariances underscoring countless systems, including the brain. A symmetry break occurs when the symmetry is present at one level of observation but is hidden at another level. In such a general framework, a concept from algebraic topology, namely, the Borsuk-Ulam theorem (BUT), comes into play and sheds new light on the general mechanisms of nervous symmetries. The BUT tells us that we can find, on an n-dimensional sphere, a pair of opposite points that have the same encoding on an n - 1 sphere. This mapping makes it possible to describe both antipodal points with a single real-valued vector on a lower dimensional sphere. Here we argue that this topological approach is useful for the evaluation of hidden nervous symmetries. This means that symmetries can be found when evaluating the brain in a proper dimension, although they disappear (are hidden or broken) when we evaluate the same brain only one dimension lower. In conclusion, we provide a topological methodology for the evaluation of the most general features of brain activity, i.e., the symmetries, cast in a physical/biological fashion that has the potential to be operationalized. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations73
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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