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Enregistrement W2790084005 · doi:10.1139/apnm-2018-0077

Modulation of motoneurone excitability during rhythmic motor outputs

2018· review· en· W2790084005 sur OpenAlexafffundvenue
Kevin E. Power, Evan J. Lockyer, Davis A. Forman, Duane C. Button

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensOntario Tech UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésNeuroscienceCentral pattern generatorRhythmSpinal cordCpG siteModulation (music)BiologyPsychologyMedicinePhysicsInternal medicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In quadrupeds, special circuity located within the spinal cord, referred to as central pattern generators (CPGs), is capable of producing complex patterns of activity such as locomotion in the absence of descending input. During these motor outputs, the electrical properties of spinal motoneurones are modulated such that the motoneurone is more easily activated. Indirect evidence suggests that like quadrupeds, humans also have spinally located CPGs capable of producing locomotor outputs, albeit descending input is considered to be of greater importance. Whether motoneurone properties are reconfigured in a similar manner to those of quadrupeds is unclear. The purpose of this review is to summarize our current state of knowledge regarding the modulation of motoneurone excitability during CPG-mediated motor outputs using animal models. This will be followed by more recent work initially aimed at understanding changes in motoneurone excitability during CPG-mediated motor outputs in humans, which quickly expanded to also include supraspinal excitability.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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