MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401922129 · doi:10.1137/24m1631146

Population Dynamics in Networks of Izhikevich Neurons with Global Delayed Coupling

2024· article· en· W4401922129 sur OpenAlexafffund
Liang Chen, Sue Ann Campbell

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Applied Dynamical Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoupling (piping)Dynamics (music)PopulationStatistical physicsPhysicsControl theory (sociology)Computer scienceMedicineArtificial intelligenceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We investigate the collective dynamics of a network of heterogeneous Izhikevich neurons with global constant-delay coupling using a mean-field approximation, valid in the thermodynamic limit. The introduction of a biologically motivated synaptic current expression and a spike frequency adaptation mechanism give rise to significantly different bifurcation structures. Our study emphasizes the impact of heterogeneity in the quenched current, adaptation intensity, and synaptic delay on the emergence of collective oscillations. The effects of heterogeneity and adaptation vary across different scenarios but essentially result from the balance of excitatory drives, including input currents that cause neurons to spike, adaptation currents that terminate spiking, and synaptic currents that predominantly favor spiking in excitatory networks but hinder it in inhibitory cases. Our perturbation and bifurcation analysis reveal interesting transitions in the behavior in both limits of extremely weak heterogeneity and coupling strength. Finally, our analysis indicates that synaptic delays exhibit little impact on the generation of collective oscillations in weakly coupled heterogeneous networks. This effect becomes more pronounced with increasing heterogeneity. Moreover, a larger delay does not necessarily enhance the likelihood of oscillations, especially in weakly adapting neural networks. Beyond that, delays primarily function as an excitatory drive, promoting the emergence of oscillations and even inducing new macroscopic dynamics. Specifically, torus bifurcations may occur in a single population of neurons without an external drive, serving as a crucial mechanism for the emergence of population bursting with two nested frequencies.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueSIAM Journal on Applied Dynamical SystemsMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207