Notice bibliographique
Résumé
This invited review is based upon a recent oral paper I presented at the Virtual Reality Symposium of the 34th International Ethological Conference (2015, Cairns, Australia), and as such it describes studies conducted mainly in my own laboratory. It reviews how we utilized visual stimuli for inducing behavioral responses in the zebrafish with a focus on shoaling, group forming behavior. The zebrafish is gaining increasing popularity in neuroscience. With this interest, its behavior is also more frequently studied. One of the many advantages of the zebrafish over traditional laboratory rodents is that this species is diurnal, and it relies heavily upon its visual system. Thus, similarly to our own species, zebrafish respond to visual stimuli in a robust and easily quantifiable manner. For the past decade, we have been exploring how to use such visual stimuli, and have developed numerous paradigms with which we can induce and quantify a variety of behavioral responses, including shoaling. This review summarizes some of these studies, and discusses questions including whether one should use live fish as stimulus, whether and how one could present animated (moving images) of fish, and how one could optimize a range of stimulus presentation parameters to elicit the most robust responses in zebrafish. Although the zebrafish is a relative newcomer in ethology and behavioral neuroscience, and although many of our findings only represent the first steps in this research, our results suggest that the behavioral analysis of the zebrafish will have an important place in biomedical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».