Visual plasticity and exercise revisited: no evidence for a “cycling lane”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experiments using enriched environments have shown that physical exercise modulates visual plasticity in rodents. A recent study (Lunghi & Sale, 2015, doi: 10.1016/j.cub.2015.10.026) investigated whether exercise also affects visual plasticity in adult humans. The plastic effect they measured was the shift in ocular dominance caused by 2 hours of monocular deprivation (e.g. by an eye patch). They used a binocular rivalry task to measure this shift. They found that the magnitude of the shift was increased by exercise during the deprivation period. This effect of exercise was later disputed by a study that used a different behavioural task (Zhou et al. , 2017, doi: 10.1155/2017/4780876). Our goal was to determine whether the difference in task was responsible for that study’s failure to find an exercise effect. We set out to replicate Lunghi & Sale (2015). We measured ocular dominance with a rivalry task before and after 2 hours of deprivation. We measured data from two conditions in 30 subjects. On two separate days they either performed exercise or rested during the deprivation period. Contrary to the previous study, we find no significant effect of exercise. We hypothesise that exercise may affect rivalry dynamics in a way that interacts with the measurement of the deprivation effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».