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Enregistrement W3090427581 · doi:10.1101/2020.10.05.327049

Representational drift in the mouse visual cortex

2020· preprint· en· W3090427581 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Deitch, Alon Rubin, Yaniv Ziv

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésVisual cortexNeuroscienceSensory systemPopulationPerceptionPsychologyHippocampusCognitive psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neuronal representations in the hippocampus and related structures gradually change over time despite no changes in the environment or behavior. The extent to which such ‘representational drift’ occurs in sensory cortical areas and whether the hierarchy of information flow across areas affects neural-code stability have remained elusive. Here, we address these questions by analyzing large-scale optical and electrophysiological recordings from six visual cortical areas in behaving mice that were repeatedly presented with the same natural movies. We found representational drift over timescales spanning minutes to days across multiple visual areas. The drift was driven mostly by changes in individual cells’ activity rates, while their tuning changed to a lesser extent. Despite these changes, the structure of relationships between the population activity patterns remained stable and stereotypic, allowing robust maintenance of information over time. Such population-level organization may underlie stable visual perception in the face of continuous changes in neuronal responses.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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