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Enregistrement W4313068060 · doi:10.3934/mbe.2023176

Higuchi fractal dimension is a unique indicator of working memory content represented in spiking activity of visual neurons in extrastriate cortex

2022· article· en· W4313068060 sur OpenAlexaff
Gayathri Vivekanandhan, Mahtab Mehrabbeik, Karthikeyan Rajagopal, Sajad Jafari, Stephen G. Lomber, Yaser Merrikhi

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésExtrastriate cortexNeuroscienceVisual cortexFractal dimensionDimension (graph theory)Content (measure theory)PsychologyCortex (anatomy)FractalMathematicsMathematical analysisCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working memory has been identified as a top-down modulation of the average spiking activity in different brain parts. However, such modification has not yet been reported in the middle temporal (MT) cortex. A recent study showed that the dimensionality of the spiking activity of MT neurons increases after deployment of spatial working memory. This study is devoted to analyzing the ability of nonlinear and classical features to capture the content of the working memory from the spiking activity of MT neurons. The results suggest that only the Higuchi fractal dimension can be considered as a unique indicator of working memory while the Margaos-Sun fractal dimension, Shannon entropy, corrected conditional entropy, and skewness are perhaps indicators of other cognitive factors such as vigilance, awareness, and arousal as well as working memory.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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