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Enregistrement W6929007869 · doi:10.48448/0e6h-ft69

Effector-specific spatial codes in dorsolateral prefrontal cortex during a head-unrestrained reach task

2021· other· en· W6929007869 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeDorsolateral prefrontal cortexCoding (social sciences)DorsolateralWorking memoryPrefrontal cortexFixation (population genetics)Premovement neuronal activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) is associated with executive control and response selection, but the extent to which it is involved in effector-specific transformations is unclear. We addressed this question by recording single neurons from dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) while two trained monkeys performed a head-unrestrained reaching paradigm that allowed freely coordinated motion of gaze, head reaching in depth. Animals touched one of three central LEDs at waist level while maintaining gaze on a central fixation dot and were rewarded if they touched a target appearing at one of 15 locations in a 40° x 20° (visual angle) array. Preliminary analysis of 271 neurons in both monkeys showed an assortment of target/stimulus, gaze, pre-reach and reach-timed responses in DLPFC. We first tested for gaze, head, and hand gain fields during the different neuronal responses and found that 38% of the responses were gain modulated by initial hand position. A small fraction of neurons showed gain fields for initial eye position (4%), and for both initial eye and hand position (6%). After removing the gain field effects, we fitted the residual data against various spatial models and found that the visual response best encoded the target relative to space (Ts), whereas responses at gaze and hand onset showed a tendency towards coding hand displacement (dA). In addition, some (20%) neurons showed a preference for coding final head position or displacement. A more complete analysis will describe the complete coding and distribution of gaze, head, and reach signals in this region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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