A self-initiated cue-reward learning procedure for neural recording in rodents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Single-unit recording in Pavlovian conditioning tasks requires the use of within-subject designs as well as sampling a considerable number of trials per trial type and session, which increases the total trial count. Pavlovian conditioning, on the other hand, requires a long average intertrial interval (ITI) relative to cue duration for cue-specific learning to occur. These requirements combined can make the session duration unfeasibly long. New Method To circumvent this issue, we developed a self-initiated variant of the Pavlovian magazine-approach procedure in rodents. Unlike the standard procedure, where the animals passively receive the trials, the self-initiated procedure grants animals agency to self-administer and self-pace trials from a predetermined, pseudorandomized list. Critically, whereas in the standard procedure the typical ITI is in the order of minutes, our procedure uses a much shorter ITI (10 s). Results Despite such a short ITI, discrimination learning in the self-initiated procedure is comparable to that observed in the standard procedure with a typical ITI, and superior to that observed in the standard procedure with an equally short ITI. Comparison with Existing Method(s) The self-initiated procedure permits delivering 100 trials in a ∼1-h session, almost doubling the number of trials safely attainable over that period with the standard procedure. Conclusions The self-initiated procedure enhances the collection of neural correlates of cue-reward learning while producing good discrimination performance. Other advantages for neural recording studies include ensuring that at the start of each trial the animal is engaged, attentive and in the same location within the conditioning chamber.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».