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Enregistrement W3118241888 · doi:10.1038/s41597-020-00790-x

Dataset of spiking and LFP activity invasively recorded in the human amygdala during aversive dynamic stimuli

2021· article· en· W3118241888 sur OpenAlexfundno aff
Tommaso Fedele, Ece Boran, Valerii Chirkov, Peter Hilfiker, Thomas Grünwald, Lennart Stieglitz, Hennric Jokeit, Johannes Sarnthein

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoundation for Research in Science and the HumanitiesRussian Science FoundationUniversität ZürichMach-Gaensslen Foundation of CanadaRussian Foundation for Basic ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésAmygdalaNeuroscienceAversive StimulusPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an electrophysiological dataset collected from the amygdalae of nine participants attending a visual dynamic stimulation of emotional aversive content. The participants were patients affected by epilepsy who underwent preoperative invasive monitoring in the mesial temporal lobe. Participants were presented with dynamic visual sequences of fearful faces (aversive condition), interleaved with sequences of neutral landscapes (neutral condition). The dataset contains the simultaneous recording of intracranial EEG (iEEG) and neuronal spike times and waveforms, and localization information for iEEG electrodes. Participant characteristics and trial information are provided. We technically validated this dataset and provide here the spike sorting quality metrics and the spectra of iEEG signals. This dataset allows the investigation of amygdalar response to dynamic aversive stimuli at multiple spatial scales, from the macroscopic EEG to the neuronal firing in the human brain.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,135 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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