Encoding of Global Visual Motion in the Avian Pretectum Shifts from a Bias for Temporal-to-Nasal Selectivity to Omnidirectional Excitation across Speeds
Notice bibliographique
Résumé
The pretectum of vertebrates contains neurons responsive to global visual motion. These signals are sent to the cerebellum, forming a subcortical pathway for processing optic flow. Global motion neurons exhibit selectivity for both direction and speed, but this is usually assessed by first determining direction preference at intermediate velocity (16–32°/s) and then assessing speed tuning at the preferred direction. A consequence of this approach is that it is unknown if and how direction preference changes with speed. We measured directional selectivity in 114 pretectal neurons from 44 zebra finches ( Taeniopygia guttata ) across spatial and temporal frequencies, corresponding to a speed range of 0.062–1,024°/s. Pretectal neurons were most responsive at 32–64°/s with lower activity as speed increased or decreased. At each speed, we determined if cells were directionally selective, bidirectionally selective, omnidirectionally responsive, or unmodulated. Notably, at 32°/s, 60% of the cells were directionally selective, and 28% were omnidirectionally responsive. In contrast, at 1,024°/s, 20% of the cells were directionally selective, and nearly half of the population was omnidirectionally responsive. Only 15% of the cells were omnidirectionally excited across most speeds. The remaining 85% of the cells had direction tuning that changed with speed. Collectively, these results indicate a shift from a bias for directional tuning at intermediate speeds of global visual motion to a bias for omnidirectional responses at faster speeds. These results suggest a potential role for the pretectum during flight by detecting unexpected drift or potential collisions, depending on the speed of the optic flow signal.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».