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Enregistrement W4205636920 · doi:10.3410/f.1148262.605412

Faculty Opinions recommendation of The neural basis for combinatorial coding in a cortical population response.

2009· dataset· en· W4205636920 sur OpenAlexaff
Leonard Maler

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2009
Typedataset
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthLife Sciences Research FoundationHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésCoding (social sciences)PopulationNeural codingBasis (linear algebra)PsychologyComputer scienceNeuroscienceMathematicsMedicineStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have used a combination of theory and experiment to assess how information is represented in a realistic cortical population response, examining how motion direction and timing is encoded in groups of neurons in cortical area MT.Combining data from several single-unit experiments, we constructed model population responses in small time windows and represented the response in each window as a binary vector of 1s or 0s signifying spikes or no spikes from each cell.We found that patterns of spikes and silence across a population of nominally redundant neurons can carry up to twice as much information about visual motion than does population spike count, even when the neurons respond independently to their sensory inputs.This extra information arises by virtue of the broad diversity of firing rate dynamics found in even very similarly tuned groups of MT neurons.Additionally, specific patterns of spiking and silence can carry more information than the sum of their parts (synergy), opening up the possibility for combinatorial coding in cortex.These results also held for populations in which we imposed levels of nonindependence (correlation) comparable to those found in cortical recordings.Our findings suggest that combinatorial codes are advantageous for representing stimulus information on short time scales, even when neurons have no complicated, stimulus-dependent correlation structure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,020

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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