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Enregistrement W7154915997 · doi:10.6084/m9.figshare.28674385.v2

Additional file 1 of Focal control of non-invasive deep brain stimulation using multipolar temporal interference

2025· article· W7154915997 sur OpenAlexaff
Boris Botzanowski, Emma Acerbo, Sebastian Lehmann, Sarah L. Kearsley, Melanie Steiner, Esra Neufeld, Florian Missey, Lyle Muller, Viktor Jirsa, Brian D. Corneil, Adam Williamson

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccadeInterference (communication)Phase (matter)Deep brain stimulationOffset (computer science)MicrostimulationSIGNAL (programming language)Envelope (radar)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplementary Material 1. Supplementary Figure 1. Phase interactions in mTI.Two envelopes, in phase, create a larger aggregate envelope.Two envelopes, with offset phase, create an poorly defined aggregate envelope.Two envelopes, with 180 degree phase offset, create no aggregate envelope. It is important to ensure phase alignment at the deep brain target. In this study, we ensured phase alignment as the aggregate envelope signal could be visually confirmed to be in phase using the recording electrode at the brain target. In future work, if no recording electrode is present at the target, a strategy to apply stimulation which provides in phase envelopes at the deep brain target is needed. Supplementary Figure 2: Example of functionally-related neural activity recorded from the SC Spiking activity of the unit shown in Fig. 4A of the main manuscript, focusing here on the activity following visual target onset. Top left panel shows eye movement trajectories for three 12 deg saccade vectors directed contralateral to the side of SC recording, with the color scheme denoting different vertical components. Middle to bottom left panels show, using the same color scheme, the horizontal eye position traces, the rasters of neural activity recorded from a channel in the intermediate layers of the SC, highlighted in red in the middle column, and the associated spike density functions. Middle column shows spike density functions for those channels positioned within the intermediate layers of the SC

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8810,244

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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