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Enregistrement W4386506875 · doi:10.1016/j.isci.2023.107847

Short-term auditory priming in freely-moving mice

2023· article· en· W4386506875 sur OpenAlexfundno aff
Shir Sivroni, Hadas E. Sloin, Eran Stark

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAzrieli FoundationIsrael Science FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésResponse primingPriming (agriculture)Stimulus (psychology)NeurosciencePsychologyNegative primingSubliminal stimuliCognitionCognitive psychologyRepetition primingLexical decision taskSelective attentionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Priming, a change in the mental processing of a stimulus as a result of prior encounter with a related stimulus, has been observed repeatedly and studied extensively in humans. Yet currently, there is no behavioral model of short-term priming in lab animals, precluding research on the neurobiological basis of priming. Here, we describe an auditory discrimination paradigm for studying response priming in freely moving mice. We find a priming effect in success rate in all mice tested on the task. In contrast, we do not find a priming effect in response times. Compared to non-primed discrimination trials, the addition of incongruent prime stimuli reduces success rate more than congruent prime stimuli, suggesting a cognitive mechanism based on differential interference. The results establish the short-term priming phenomenon in rodents, and the paradigm opens the door to studying the cellular-network basis of priming.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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