Biomechanical and Sensory Feedback Regularize the Behavior of Different Locomotor Central Pattern Generators
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Notice bibliographique
Résumé
This work presents an in-depth numerical investigation into a hypothesized two-layer central pattern generator (CPG) that controls mammalian walking and how different parameter choices might affect the stepping of a simulated neuromechanical model. Particular attention is paid to the functional role of features that have not received a great deal of attention in previous work: the weak cross-excitatory connectivity within the rhythm generator and the synapse strength between the two layers. Sensitivity evaluations of deafferented CPG models and the combined neuromechanical model are performed. Locomotion frequency is increased in two different ways for both models to investigate whether the model's stability can be predicted by trends in the CPG's phase response curves (PRCs). Our results show that the weak cross-excitatory connection can make the CPG more sensitive to perturbations and that increasing the synaptic strength between the two layers results in a trade-off between forced phase locking and the amount of phase delay that can exist between the two layers. Additionally, although the models exhibit these differences in behavior when disconnected from the biomechanical model, these differences seem to disappear with the full neuromechanical model and result in similar behavior despite a variety of parameter combinations. This indicates that the neural variables do not have to be fixed precisely for stable walking; the biomechanical entrainment and sensory feedback may cancel out the strengths of excitatory connectivity in the neural circuit and play a critical role in shaping locomotor behavior. Our results support the importance of including biomechanical models in the development of computational neuroscience models that control mammalian locomotion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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