Notice bibliographique
Résumé
Abstract Per Andersen was one of the leading neuroscientists of the second half of the twentieth century. He spent his entire career at the University of Oslo, apart from an exceptionally productive postdoctoral period with Sir John Eccles FRS at the Australian National University in Canberra between 1961 and 1963. As a PhD student he laid the foundation of field potential analysis, which allowed synaptic function in laminated cortical structures such as the hippocampus to be followed for long periods in intact animals, an essential technical prerequisite for the study of the synaptic basis of memory. In Canberra he identified the neurons responsible for feed-back inhibition in the hippocampus and feed-forward inhibition in the cerebellum, the first inhibitory neurons to be functionally identified in the mammalian brain. Per's Canberra achievements catapulted him to superstar status, and enabled him on his return to Oslo in 1963 to establish a laboratory that played a major role over the following decades in characterizing the functional properties of hippocampal synapses. From his laboratory emerged a string of significant advances, including the discovery of long-term potentiation, a form of synaptic plasticity widely believed to support learning and memory, and the introduction of the transverse hippocampal slice, which rapidly became the dominant preparation for investigating the properties of hippocampal neurons. Young researchers, many from the USA and Canada, flocked to his laboratory for postdoctoral training, adding to the steady stream of Norwegian doctoral students, two of whom went on to win the Nobel Prize. Per was also committed to the importance of communicating scientific advances to the general public, and contributed prolifically over the years to the Norwegian media, commentating on advances in neuroscience and their relevance to neurological disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,590 | 0,569 |
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 ».