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Enregistrement W2797937129 · doi:10.3389/fnins.2018.00223

Visual-Cerebellar Pathways and Their Roles in the Control of Avian Flight

2018· review· en· W2797937129 sur OpenAlexafffund
Douglas R. Wylie, Cristián Gutiérrez‐Ibáñez, Andrea H. Gaede, Douglas L. Altshuler, Andrew N. Iwaniuk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCerebellumNeurosciencePretectal areaNucleusVisual systemBiologyMidbrainTectumAnatomyRetinaCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we review the connections and physiology of visual pathways to the cerebellum in birds and consider their role in flight. We emphasize that there are two visual pathways to the cerebellum. One is to the vestibulocerebellum (folia IXcd and X) that originates from two retinal-recipient nuclei that process optic flow: the nucleus of the basal optic root (nBOR) and the pretectal nucleus lentiformis mesencephali (LM). The second is to the oculomotor cerebellum (folia VI-VIII), which receives optic flow information, mainly from LM, but also local visual motion information from the optic tectum, and other visual information from the ventral lateral geniculate nucleus (Glv). The tectum, LM and Glv are all intimately connected with the pontine nuclei, which also project to the oculomotor cerebellum. We believe this rich integration of visual information in the cerebellum is important for analyzing motion parallax that occurs during flight. Finally, we extend upon a suggestion by Ibbotson (2017) that the hypertrophy that is observed in LM in hummingbirds might be due to an increase in the processing demands associated with the pathway to the oculomotor cerebellum as they fly through a cluttered environment while feeding.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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