MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306180753 · doi:10.1523/eneuro.0246-22.2022

Development of an Open Face Home Cage Running Wheel for Testing Activity-Based Anorexia and Other Applications

2022· article· en· W4306180753 sur OpenAlexafffund
Nathan Godfrey, Kehan Chen, Temoor Tayyab, Gina Dimitropoulos, Frank P. MacMaster

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMathison Centre for Mental Health Research and EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésWheel runningAnorexiaReplicateMotor activityCageComputer sciencePsychologyLocomotor activityOpen sourcePhysical medicine and rehabilitationSimulationMedicineEngineeringSoftwareOperating systemMathematicsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Running wheels for mice residing in the home cage are useful for the continuous measurement of locomotor activity for studies testing exercise interventions or exercise-induced effects on brain and metabolism. Here, we have developed an open source, printable, open-faced running wheel that is automated to collect locomotor information such as distance traveled, wheel direction, and velocity that can be binned into epochs over 24 h or multiple days. This system allows for remote data collection to avoid human interference in mouse behavioral experiments. We tested this system in an activity-based anorexia procedure. Using these wheels, we replicate previous findings that food restriction augments wheel-running activity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeNeuroMême sujetEating Disorders and BehaviorsTravaux en français237 207