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Enregistrement W4411582344 · doi:10.1016/j.beproc.2025.105233

Movement path as an ethological lens into interval timing

2025· article· en· W4411582344 sur OpenAlexafffund
Fuat Balcı, Varsovia Hernández, Ahmet Hoşer, Alejandro León

Notice bibliographique

RevueBehavioural Processes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterval (graph theory)PsychologyMovement (music)Path (computing)Lens (geology)NeuroscienceCommunicationComputer scienceOpticsPhysicsMathematicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interval timing behavior is traditionally investigated in operant chambers based on the very focal responses of the subjects (e.g., head entry to the magazine, lever press). These measures are blind to the movement trajectory of the animals and capture only a tiny segment and sometimes an idiosyncratic component of the animal's behavior. In other words, the state of the temporal expectancy is not observable at every time point in the trial. On the other hand, in nature, temporal expectancies guide actions in a much more complex fashion. For instance, an animal might approach a food patch at different degrees as a function of the expected time of food availability (e.g., nectar collection behavior). The current study aimed to investigate interval timing in a more naturalistic fashion by analyzing the movement trajectory of rats in fixed time (FT-30s) vs. variable time (VT-30s) schedules in modified open field equipment. We observed a temporally patterned movement in FT but not a VT schedule. In the FT schedule, rats moved away from the reward grid after consuming the presented water and were farthest from it at around 15 s, after which they started to approach the reward grid again. There was no such temporal patterning of movement trajectory in the VT schedule. Temporal control in the FT schedule was stronger when water was delivered close to the wall compared to when it was delivered close to the center of the open field. Our results show that movement trajectory may reflect instantaneous temporal expectancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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