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Enregistrement W2481397781 · doi:10.1007/978-1-61779-782-8_48

High-Speed Video Recording Used for the Analysis of Hand Shaping in Overground Walking, Cylinder Exploration, Skilled Reaching, and Rung Walking in Rats

2012· book-chapter· en· W2481397781 sur OpenAlexaff
Ian Q. Whishaw, Lori‐Ann R. Sacrey

Notice bibliographique

RevueSpringer protocols handbooks/Springer protocols · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimbingKinematicsMovement (music)Sensory systemCommunicationPhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePsychologySimulationComputer visionEngineeringNeuroscienceMedicinePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hand shaping in the rat ( Rattus norvegicus ) is adapted to many functions, including walking, climbing, exploration, and skilled manipulation. An understanding of hand movement can provide insights into the neural control of movement and the impairments that result from brain injury. Here, hand movements are described in a number of widely used tests: overground walking, horizontal or inclined ladder rung walking, exploring a vertical wall of a cylinder, and skilled reaching for food. High-speed (250–1,000 frames/s) video recording with frame-by-frame behavioral and kinematic analyses reveals the details of hand shaping and its sensory control. Three hand gestures are common to all tasks: (1) release—the hand is pushed off and lifted from a substrate; (2) collection—the digits are closed and flexed through limb transport; and (3) manipulation—the hand and digits are shaped to contact a target. Manipulation features specialized digit use and varied sensory control (olfaction, vibrissae and sinus hairs, and tactile senses) in the different tasks. Conserved release and collection vs. the variability of manipulation reveal the multisensory skilled action used in control of the hand.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2012
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Résumé présentoui

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