Experimental Evidence of Classical Conditioning and Microscopic Engrams in an Electroconductive Material
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic experimental substrates are indispensable tools which can allow researchers to model biological processes non-invasively in three-dimensional space. In this study, we investigated the capacities of an electroconductive material whose properties converge upon those of the brain. An electrically conductive material composed of carbohydrates, proteins, fats, ions, water, and trace amounts of other organic compounds and minerals was classically conditioned as inferred by electrophysiological measurements. Spectral densities evoked during the display of a conditioned stimulus (CS) probe were strongly congruent with those displayed during the conditioned-unconditioned stimulus pairing (CS-UCS). The neutral stimulus consisted of the pulsed light from a LED. The unconditioned stimulus was an alternating current. Interstimulus intervals >130 ms did not result in conditioned responses. Microscopic analysis of the chemically-fixed substratum revealed 10-200 μm wide 'vessel structures' within samples exposed to a stimulus. Greater complexity (increased fractal dimensions) was clearly discernable by light microscopy for stained sections of fixed samples that had been conditioned compared to various controls. The denser pixels indicated greater concentration of stain and increased canalization. Implications for learning and memory formation are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».