MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2431237825 · doi:10.1017/cbo9780511541735.001

Preface

2007· book-chapter· en· W2431237825 sur OpenAlexaff
Mircea Steriade, Denis Paré

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGatingNeurosciencePsychologyCognitive scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In neuroscience, the term gating can assume various meanings depending on the level of analysis. At the level of ionic channels, gating refers to the transition between two or more conformational states of channel proteins. At the neuronal or networks level, gating refers to changes in responsiveness and in inhibitory processes during different behavioral states. In both instances, the causative events and their functional consequences can vary widely. This book focuses on gating in the thalamocortical and amygdalocortical systems. In the thalamocortical system , gating was often used to describe the blockade of signal transmission from the external world to the cerebral cortex during disconnected states, such as slow-wave sleep. In this monograph, we also discuss evidence that, despite absence of information from the external world, the behavioural state of slow-wave sleep is associated with the processing of internally generated signals and with synaptic plasticity. We also argue that these events may lead to the consolidation of memory traces acquired during the waking state as well as to a form of consciousness expressed by dreaming mentation. The opening of thalamic gates during brain-active states of waking and REM sleep changes the excitability of cortical neurons and leads to different forms of mentation. In the amygdalocortical system , gating refers to how the transmission of sensory inputs is modulated according to their emotional significance. This process leads to alterations not only in behavioural responsiveness, but also in memory consolidation.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4310,297

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetMemory and Neural Mechanisms→Travaux en français237 207→