MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2737248451 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.2017020607

The Migraine Aura: A Problem for Vision Theory?

2016· article· en· W2737248451 sur OpenAlexaff
Alan J. McComas, A.R.M. Upton

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceptive fieldVisual cortexOrientation columnNeuroscienceOrientation (vector space)Cortex (anatomy)Binocular neuronsOptical illusionPhysicsBinocular visionSurround suppressionArtificial intelligenceIllusionRetinaStriate cortexComputer visionPsychologyOpticsComputer scienceVisual perceptionGeometryMathematicsPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scintillating zigzag pattern that a migraine patient may see as an illusion before the onset of headache offers a unique investigative approach to visual mechanisms. The likeliest interpretation of these zigzags is that they are the spontaneous discharges of the orientation-selective neurons first described in the striate cortex by Hubel and Wiesel (Hubel DH, Wiesel TN. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex. J Physiol (Lond). 1962 Jan;160:106-54; and Hubel DH, Wiesel TN. Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex. J Physiol (London). 1968 Mar;195(1):215-43). Although these cells appear to lie in rows in V1, as Hubel and Wiesel found, very few angles in the visual field are represented; this, and the coarseness of the representation, makes it unlikely that the cells act as feature detectors. The orientation-selective cells could, however, monitor the amount of light falling on the retina and thereby enable color constancy to be achieved. The cells may also serve as coarse movement detectors. The new model of cell organization in human V1 enables us to determine the approximate sizes of the receptive fields of the orientation-selective cells.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,020
Communication savante0,0040,017
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical Reviews in Biomedical EngineeringMême sujetMigraine and Headache StudiesTravaux en français237 207