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Enregistrement W2765304491 · doi:10.1152/jn.00575.2017

Retracing your footsteps: developmental insights to spinal network plasticity following injury

2017· review· en· W2765304491 sur OpenAlexafffund
Céline Jean-Xavier, Simon A. Sharples, Kyle A. Mayr, Adam P Lognon, Patrick J. Whelan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsGovernment of Canada
Mots-clésNeuroscienceSpinal cordSpinal cord injurySpasticityBiologyPsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During development of the spinal cord, a precise interaction occurs between descending projections and sensory afferents, with spinal networks that lead to expression of coordinated motor output. In the rodent, during the last embryonic week, motor output first occurs as regular bursts of spontaneous activity, progressing to stochastic patterns of episodes that express bouts of coordinated rhythmic activity perinatally. Locomotor activity becomes functionally mature in the 2nd postnatal wk and is heralded by the onset of weight-bearing locomotion on the 8th and 9th postnatal day. Concomitantly, there is a maturation of intrinsic properties and key conductances mediating plateau potentials. In this review, we discuss spinal neuronal excitability, descending modulation, and afferent modulation in the developing rodent spinal cord. In the adult, plastic mechanisms are much more constrained but become more permissive following neurotrauma, such as spinal cord injury. We discuss parallel mechanisms that contribute to maturation of network function during development to mechanisms of pathological plasticity that contribute to aberrant motor patterns, such as spasticity and clonus, which emerge following central injury.

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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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