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Enregistrement W2322155601 · doi:10.1167/iovs.14-15644

Photoreceptor Regulation of Spatial Visual Behavior

2015· article· en· W2322155601 sur OpenAlexaff
Nazia M. Alam, Cara M. Altimus, Robert M. Douglas, Samer Hattar, Glen T. Prusky

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminanceContrast (vision)Visual phototransductionOpticsCone (formal languages)PhysicsRetinaRodGratingVisual systemNeuroscienceBiologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To better understand how photoreceptors and their circuits support luminance-dependent spatial visual behavior. METHODS: Grating thresholds for optokinetic tracking were measured under defined luminance conditions in mice with genetic alterations of photoreceptor activity. RESULTS: The luminance conditions that enable cone- and rod-mediated behavior, and the luminance range over which rod and cone functions overlap, were characterized. The AII amacrine pathway was found to support low-resolution and high-contrast function, with the rod-cone pathway supporting high-resolution and low-contrast function. Rods alone were also shown to be capable of driving cone-like spatial visual function, but only when cones were genetically maintained in a physiological dark state. CONCLUSIONS: The study defined how luminance signals drive rod- and cone-mediated spatial visual behavior and revealed new and unexpected contributions for rods that depend on an interaction between cone and rod systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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