MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2791920748 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190456757.013.31

Nonassociative Learning in Invertebrates

2017· book-chapter· en· W2791920748 sur OpenAlexaff
Alex J. Yu, Catharine H. Rankin

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvertebrateHabituationVertebrateBiologyCognitive scienceEcologyEvolutionary biologyPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nonassociative learning has been extensively studied in many invertebrate species for several decades. Habituation and sensitization are ubiquitously observed in different species, and observations of these behavioral plasticities have greatly contributed to the theoretical work to characterize nonassociative learning. Here, we review the rich body of literature in invertebrate nonassociative learning research. Investigations of the underpinnings of nonassociative learning in a variety of invertebrate species have demonstrated that conserved neural and molecular mechanisms are common despite the diversity of phylogeny. Nonassociative learning appears to be biologically essential and evolutionarily adaptive. Mechanisms of learning and memory uncovered in the studies of nonassociative learning in invertebrate species reviewed here have also been shown to be conserved in vertebrate systems and also play important roles in more complex forms of learning.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Press eBooks→Même sujetNeurobiology and Insect Physiology Research→Travaux en français237 207→