Notice bibliographique
Résumé
This study was partially supported by grants MH 06686 from the National Institute of Mental Health, NCC 2-1244 from the National Aeronautics and Space Administration, and EIA-0130352 from the National Science Foundation to Robert Kozma. Programming was by Brian C Burke. Essential contributions to surgical preparation and training of animals, data acquisition, and data analysis by John Barrie, Gyöngyi Gaál, and Linda Rogers are gratefully acknowledged. The aim of this study was to measure and classify spatial patterns in sensory cortical EEGs relating to conditioned stimuli (CSs) in order to test the hypothesis, based on clinical reports, that cortical dynamics is not continuous but operates in steps that resemble frames in a cinema. Recent advances in the application of the Hilbert Transform to intracranial recordings of the EEG in animals have revealed markers for repetitive phase transitions in neocortex at frame rates in the theta band. The frames were sought in multichannel EEGs that had been recorded from 8x8 high-density arrays that were fixed on primary sensory cortices of rabbits trained to discriminate visual, auditory or somatic conditioned stimuli with reinforcement (CS+) or without (CS-). Localization of frames in EEGs was by use of a new index, He(t), called "pragmatic information". Each spatial pattern was measured by the 64 scalar analytic amplitudes
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,342 | 0,152 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».