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Enregistrement W2309937829 · doi:10.1051/bioconf/20160603003

The active electric sense of weakly electric fish: from electric organ discharge to sensory processing and behaviour

2016· article· en· W2309937829 sur OpenAlexaff
Rüdiger Krahe

Notice bibliographique

RevueBIO Web of Conferences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric fishSensory systemElectroreceptionHindbrainContext (archaeology)CourtshipElectric organComputer scienceSensory processingRepresentation (politics)NeuroscienceFilter (signal processing)CommunicationFish <Actinopterygii>BiologyComputer visionEcologyPsychologyPaleontologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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