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Enregistrement W962173449 · doi:10.1017/cbo9781139136907

Plasticity in Sensory Systems

2012· book· en· W962173449 sur OpenAlexaffabout
Jennifer K. E. Steeves, Hans Op de Beeck, Danielle Salomonczyk, Ewa Niechwiej‐Szwedo, Daphne Maurer, Krista R. Kelly, Olivier Collignon, Josef P. Rauschecker, Robert F. Hess, Susan Barry, Carolin Gall, Shachar Maidenbaum

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory substitutionSensory systemCognitive scienceNeuroplasticityPlasticityNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centered on three themes, this book explores the latest research in plasticity in sensory systems, focusing on visual and auditory systems. It covers a breadth of recent scientific study within the field including research on healthy systems and diseased models of sensory processing. Topics include visual and visuomotor learning, models of how the brain codes visual information, sensory adaptations in vision and hearing as a result of partial or complete visual loss in childhood, plasticity in the adult visual system, and plasticity across the senses, as well as new techniques in vision recovery, rehabilitation, and sensory substitution of other senses when one sense is lost. This unique edited volume, the fruit of an International Conference on Plastic Vision held at York University, Toronto, will provide students and scientists with an overview of the ongoing research related to sensory plasticity and perspectives on the direction of future work in the field.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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