MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385606136 · doi:10.1101/2023.08.02.551691

An Integrated Platform for in vivo Electrophysiology in Spatial Cognition Experiments

2023· preprint· en· W4385606136 sur OpenAlexaff
Alfonso Brea Guerrero, M. Oijala, Shawn C. Moseley, Tianhang Tang, Fiona Fletcher, Yicheng Zheng, Luis Miguel Sánchez, B. Clark, Bruce L. McNaughton, Aaron A. Wilber

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésComputer scienceLeverage (statistics)SoftwareHuman–computer interactionSpatial cognitionCognitionSpatial memoryArtificial intelligenceNeurosciencePsychologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial cognition research requires behavioral paradigms that can distinguish between different navigational elements, such as allocentric (map-like) navigation and egocentric (e.g., body centered) navigation. To fill this need, we developed a flexible experimental platform that can be quickly modified without the need for significant changes to software and hardware. In this paper, we present this inexpensive and flexible behavioral platform paired with software which we are making freely available. Our behavioral platform serves as the foundation for a range of experiments, and though developed for assessing spatial cognition, it also has applications in the non-spatial domain of behavioral testing. There are two components of the software platform, ‘Maze’ and ‘Stim Trigger’. Both programs can work in conjunction with electrophysiology acquisition systems, allowing for precise time stamping of neural events with behavior. The Maze program includes functionality for automatic reward delivery based on user defined zones. ‘Stim Trigger’ permits control of brain stimulation via any equipment that can be paired with an Arduino board. We seek to share our software and leverage the potential by expanding functionality in the future to meet the needs of a larger community of researchers. Significance Statement This paper presents an innovative and cost-effective behavioral platform designed to distinguish between different navigational elements, addressing the crucial need for better spatial cognition research paradigms. The platform’s flexibility allows for quick modifications without major software or hardware changes. Additionally, the freely available software, comprising ‘Maze’ and ‘Stim Trigger’ components, enables precise time stamping of neural events with behavior, while facilitating automatic reward delivery and brain stimulation control. Beyond spatial cognition assessment, the platform’s adaptability extends to non-spatial behavioral testing. By openly sharing this software, the authors aim to foster collaboration and encourage future developments, promoting its application to a broader community of researchers. This platform represents a significant advancement in spatial cognition research and behavioral experimentation methods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207