The active electric sense of weakly electric fish: from electric organ discharge to sensory processing and behaviour
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Notice bibliographique
Résumé
Sensory systems have been shaped by evolution to extract information that is relevant for decision making. In order to understand the mechanisms used by sensory systems for filtering the incoming stream of sensory input, it is important to have a quantitative understanding of the natural sensory scenes that are to be processed. Weakly electric fish lead a rather cryptic nocturnal life in often turbid tropical rainforest streams. They produce electric discharges and sense perturbations of their selfgenerated electric field for prey detection and navigation, and also use their active sense for communication in the context of courtship and aggression. The fact that they produce their electric signals throughout day and night permits the use of electrode arrays to track the movements of multiple individual fish and monitor their communication interactions, thus offering a window into their electrosensory world. This approach yields unprecedented access to information on the biology of these fishes and also on the statistical properties of the sensory scenes that are to be processed by their electrosensory system. The electrosensory system shares many organizational features with other sensory systems, in particular, the use of multiple topographic maps. In fact, the sensory surface (the skin) is represented in three parallel maps in the hindbrain, with each map covering the receptor organ array with six different cell types that project to the next higher level of processing. Thus, the electroreceptive body surface is represented a total of 18 times in the hindbrain, with each representation having its specific filter properties and degree of response plasticity. Thus, the access to the sensory world of these fish as well as the manifold filtering of the sensory input makes these fish an excellent model system for exploring the cell-intrinsic and network characteristics underlying the extraction of behaviourally relevant sensory information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle