Complex motion trajectories are represented by a population code from the ensemble activity of multiple motion-sensitive descending interneurons in locusts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptive locust flight relies on rapid detection and processing of objects moving in the visual field. One identified neural pathway, comprised of the lobula giant movement detector (LGMD) and the descending contralateral movement detector (DCMD), responds preferentially to approaching objects. The LGMD receives retinotopic inputs from ipsilateral ommatidia and generates spikes in a 1:1 ratio in the DCMD, which synapses contralaterally with multiple locomotion-related neurons. Other motion-sensitive neurons have also been identified in locusts but are not as well characterized. To better understand how locusts process visual information, we used multichannel neural recordings within a stimulus arena and presented various complex visual stimuli to investigate the neural encoding of complex object motion. We found multiple discriminated units that responded uniquely to visual motion and categorized the responses. More units responded to motion trajectories with a looming component, compared to translations across the visual field. Dynamic factor analysis (DFA) of discriminated units revealed common trends that reflect the activity of neural ensembles. The numbers and types of common trends varied among motion trajectories. These results increase the understanding of complex visual motion processing in this tractable system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».