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Enregistrement W2484776542 · doi:10.1017/cbo9780511541711.002

Pioneering steps in studies on sleep and epilepsy

2001· book-chapter· en· W2484776542 sur OpenAlexaff
Mircea Steriade

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2001
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceEpilepsySleep (system call)Hippocampal formationElectroencephalographyPsychologyForebrainCognitive scienceComputer scienceCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is essentially devoted to analyses of neuronal substrates underlying sleep with low-frequency oscillations, so-called sleep with synchronized electroencephalogram (EEG) or resting sleep, and a series of seizures that preferentially develop during this state of sleep. The reader will find data on intrinsic neuronal properties and network operations in corticothalamic, hippocampal-entorhinal and neuromodulatory systems that control forebrain normal and paroxysmal activities. This brief introductory chapter is not intended to discuss in detail the history of ideas on two bedfellows, sleep and epilepsy, but only to resurrect some of the most important figures and concepts that are directly related to what is discussed at length, essentially at the neuronal level, in the following chapters. Brain, neurons and sleep across centuries Different states of vigilance, such as waking and sleep states with or without dreams, have been recognized in ancient cultures. The deafferentation theory of falling asleep dates back to Lucretius, in the first century b.c., was revitalized in the early 19th century by Macnish and Purkinje, and was finally developed during the past century by three major figures of sleep research: Bremer, Moruzzi and Kleitman. As discussed in Chapter 3, the concept of passive or active sleep is a false dilemma as both brain deafferentation from external signals and actively sleep-inducing (humoral and neuronal) factors may lead to sleep, since the presumed actively hypnogenic neurons exert their inhibitory effects on activating neurons in the brainstem and posterior hypothalamus, thus disconnecting the forebrain, as postulated in the passive theory.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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