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Enregistrement W3201759036 · doi:10.1002/cpz1.238

The Touchscreen‐Based Trial‐Unique, Nonmatching‐To‐Location (TUNL) Task as a Measure of Working Memory and Pattern Separation in Rats and Mice

2021· article· en· W3201759036 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTouchscreenWorking memoryHabituationTask (project management)CognitionPsychologyLatency (audio)Computer scienceStimulus (psychology)Spatial memoryRodentNeuroscienceCognitive psychologyHuman–computer interactionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The TUNL task is an automated touchscreen task used to evaluate the cognitive processes involved in working memory (WM) and spatial pattern separation in rodents. Both rats and mice can be used. To elicit working memory processes, the rodent must distinguish between a sample (familiar) light stimulus and a novel light stimulus after a delay. With a correct selection, the rodent will receive a food reward. A major benefit of TUNL compared to other similar tasks is the circumvention of spatial "mediating strategies" that the rodent may use to supplement or replace working memory processes to complete the task successfully. Each trial is 'unique', as the stimuli are pseudo-randomized between trials in an array of spatial locations. The TUNL task uses a progression of six training steps to teach the rodent the associated rules necessary to complete the full task. Task performance is typically measured by trials completed and by accuracy. Task accuracy can be evaluated across various spatial separations to engage hippocampal-dependent processes involved in spatial pattern separation. The latency between trial responses can also be evaluated, with food reward collection latency as a measure of motivation. The TUNL task can be used to assess working memory and cognitive deficits in rodent models with neurodegenerative and neurological disorders, providing a valuable tool to screen for new treatment options, in addition to assessing basic neurobiology. © 2021 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Handling and habituation prior to training Basic Protocol 2: Initial Touch Training Basic Protocol 3: Must Touch Training Basic Protocol 4: Must Initiate Training Basic Protocol 5: Punish Incorrect Training Basic Protocol 6: Initial TUNL Training Basic Protocol 7: Full TUNL Training Support Protocol 1: Using ABET II touch program Support Protocol 2: Preparation of touchscreen chambers prior to training sessions.

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)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,214 · 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