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Enregistrement W2753395849 · doi:10.1038/s41598-017-10796-y

The syntactic organization of pasta-eating and the structure of reach movements in the head-fixed mouse

2017· article· en· W2753395849 sur OpenAlexafffund
Ian Q. Whishaw, Jamshid Faraji, Jessica R. Kuntz, Behroo Mirza Agha, Gerlinde A. S. Metz, Majid H. Mohajerani

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBitingNumerical digitGRASPOrientation (vector space)CommunicationPosition (finance)EthogramHead (geology)Computer scienceArtificial intelligencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationBiologyMedicineMathematicsArithmeticGeometryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mice are adept in the use of their hands for activities such as feeding, which has led to their use in investigations of the neural basis of skilled-movements. We describe the syntactic organization of pasta-eating and the structure of hand movements used for pasta manipulation by the head-fixed mouse. An ethogram of mice consuming pieces of spaghetti reveals that they eat in bite/chew bouts. A bout begins with pasta lifted to the mouth and then manipulated with hand movements into a preferred orientation for biting. Manipulation involves many hand release-reach movements, each with a similar structure. A hand is advanced from a digit closed and flexed (collect) position to a digit extended and open position (overgrasp) and then to a digit closed and flexed (grasp) position. Reach distance, hand shaping, and grasp patterns featuring precision grasps or whole hand grasps are related. To bite, mice display hand preference and asymmetric grasps; one hand (guide grasp) directs food into the mouth and the other stabilizes the pasta for biting. When chewing after biting, the hands hold the pasta in a symmetric resting position. Pasta-eating is organized and features structured hand movements and so lends itself to the neural investigation of skilled-movements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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