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Enregistrement W4300179337 · doi:10.26443/msurj.v11i1.163

Scale-Invariant Adaptation in Response to Second-Order Electro-Sensory Stimuli in Weakly Electric Fish

2016· article· en· W4300179337 sur OpenAlexafffund
Zhubo Zhang, Maurice J. Chacron

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStimulus (psychology)Electric fishSensory systemNeuroscienceHindbrainSensory AdaptationCommunicationPsychologyBiologyCognitive psychologyFish <Actinopterygii>Central nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Natural stimuli can range orders of magnitude, and their encoding by the brain remains a central issue in neuroscience. An efficient way of encoding a natural stimulus is by changing a neuron’s cod- ing rule in tandem with changes in the stimulus. This phenomenon is called sensory adaptation. However, sensory adaptation creates ambiguity in the neural code, as different stimuli can produce the same neural response.&#x0D; Methods: One way to resolve this ambiguity is to encode additional stimulus information through parallel channels. We performed in vivo extracellular recordings from pyramidal cells in two parallel maps, the lateral segment (LS) and the centro-medial segment (CMS), within the hindbrain of the weakly electric fish Aptero- notus leptorhynchus, in response to stimuli that resemble the presence of another conspecific.&#x0D; Results: We found that CMS pyramidal cells generally adapted less strongly than LS cells (p&lt;0.05). Signal detection theory confirms that the lesser degree of adaptation leads to a stronger ability to disambiguate between two input stimuli (p&lt;0.05). In addition, the time course of adaptation in LS strictly followed a power law while that of CMS followed a power law only for a certain set of stimuli.&#x0D; Limitations: The design of our study allowed for a stimulus that oscillated only between two distributions. Further studies into the hindbrain’s ability to disambiguate the adaptive code will require confusion analysis of a stimulus that changes between more distributions. For confusion studies, cells in different areas can be compared as long as they have receptive fields in similar areas.&#x0D; Conclusions: Through recording from two parallel segments of the electro-sensory system in the hindbrain, we observed that different segments adapted with different strengths to similar stimuli. Different amounts of adaptation allude to a balance between the need to preserve absolute stimulus information while simul- taneously encoding a stimulus efficiently through adaptation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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