MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406069315 · doi:10.1016/j.tics.2024.12.003

Processes and measurements: a framework for understanding neural oscillations in field potentials

2025· review· en· W4406069315 sur OpenAlexafffund
Sander van Bree, Daniel Levenstein, Matthew R. Krause, Bradley Voytek, Richard Gao

Notice bibliographique

RevueTrends in Cognitive Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesHorizon 2020Fonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHorizon 2020 Framework ProgrammeH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsUniversity of California, San DiegoEberhard Karls Universität TübingenUniversity of Glasgow
Mots-clésPsychologyNeuroscienceCognitive scienceField (mathematics)Cognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various neuroscientific theories maintain that brain oscillations are important for neuronal computation, but opposing views claim that these macroscale dynamics are 'exhaust fumes' of more relevant processes. Here, we approach the question of whether oscillations are functional or epiphenomenal by distinguishing between measurements and processes, and by reviewing whether causal or inferentially useful links exist between field potentials, electric fields, and neurobiological events. We introduce a vocabulary for the role of brain signals and their underlying processes, demarcating oscillations as a distinct entity where both processes and measurements can exhibit periodicity. Leveraging this distinction, we suggest that electric fields, oscillating or not, are causally and computationally relevant, and that field potential signals can carry information even without causality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,565
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTrends in Cognitive SciencesMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207