Sensorimotor control of swimming <i>Polypterus senegalus</i> is preserved during sensory deprivation conditions across altered environments
Notice bibliographique
Résumé
Control of locomotion involves the interplay of sensory signals and motor commands. Sensory information is essential for adjusting locomotion in response to environmental changes. A previous study using mathematical modelling of lamprey swimming has shown that, in the absence of sensory feedback, increasing fluid viscosity constrains swimming kinematics, limiting tail amplitude and body wavelength, resulting in decreased swimming speed. In contrast, previous experiments with Polypterus senegalus reported increased magnitude swimming kinematics (increased body curvature, body wave speed and frequency, and pectoral fin frequency) in high viscosity water suggesting that sensory information is used to adjust swimming form. It is not known what sensory systems are providing the necessary information to respond to these environmental changes. We tested the hypothesis that lateral line and visual input are responsible for the sensory-driven increase in swimming kinematics in response to experimentally increased fluid viscosity. The kinematics of five P. senegalus were recorded in two different viscosities of water while removing lateral line and visual sensory feedback. Unlike the mathematical model devoid of sensory feedback, P. senegalus with lateral line and/or visual senses removed did not reduce the magnitude of swimming kinematic variables, suggesting that additional sensory feedback mechanisms are present in these fish to help overcome increased fluid viscosity. Increases in swimming speed when both lateral line and visual sensory feedback were removed suggest that lateral line and visual information may be used to regulate swimming speed in P. senegalus, possibly using an internal model of predictions to adjust swimming form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».