Parameterizing neural power spectra
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrophysiological signals across species and recording scales exhibit both periodic and aperiodic features. Periodic oscillations have been widely studied and linked to numerous physiological, cognitive, behavioral, and disease states, while the aperiodic “background” 1/f component of neural power spectra has received far less attention. Most analyses of oscillations are conducted on a priori , canonically-defined frequency bands without consideration of the underlying aperiodic structure, or verification that a periodic signal even exists in addition to the aperiodic signal. This is problematic, as recent evidence shows that the aperiodic signal is dynamic, changing with age, task demands, and cognitive state. It has also been linked to the relative excitation/inhibition of the underlying neuronal population. This means that standard analytic approaches easily conflate changes in the periodic and aperiodic signals with one another because the aperiodic parameters—along with oscillation center frequency, power, and bandwidth—are all dynamic in physiologically meaningful, but likely different, ways. In order to overcome the limitations of traditional narrowband analyses and to reduce the potentially deleterious effects of conflating these features, we introduce a novel algorithm for automatic parameterization of neural power spectral densities (PSDs) as a combination of the aperiodic signal and putative periodic oscillations. Notably, this algorithm requires no a priori specification of band limits and accounts for potentially-overlapping oscillations while minimizing the degree to which they are confounded with one another. This algorithm is amenable to large-scale data exploration and analysis, providing researchers with a tool to quickly and accurately parameterize neural power spectra.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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