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Enregistrement W3194010566 · doi:10.1136/ebnurs-2021-103464

COVID-19: reflections on its impact on nursing

2021· article· en· W3194010566 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingContext (archaeology)HippocampusRepresentation (politics)Cognitive psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stability (learning theory)Process (computing)Event (particle physics)PsychologyTemporalityComputer scienceNeuroscienceHistoryMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Summary</h3> Memories of past events can be recalled long after the event, indicating stability. But new experiences are also integrated into existing memories, indicating plasticity. In the hippocampus, spatial representations are known to remain stable, but have also been shown to drift over long periods of time. We hypothesized that experience, more than the passage of time, is the driving force behind memory plasticity. We compared the stability of place cells in the hippocampus of mice traversing two similar, familiar tracks for different durations. We found that the more time spent in an environment, the greater the representational drift, regardless of the total elapsed time. Our results suggest that spatial representation is a dynamic process, related to the ongoing experiences within a specific context, and is related to the accumulation of new memories rather than to passive forgetting. <h3>Highlights</h3> Representational drift is related to experience within an environment. Representational drift is a dynamic context-wide process. Place cell number decreases with experience, spatial information content increases.

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.

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)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,327 · 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