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Enregistrement W1965579526 · doi:10.1152/jn.00940.2010

Neuronal activation times to simple, complex, and natural sounds in cat primary and nonprimary auditory cortex

2011· article· en· W1965579526 sur OpenAlexafffund
Andrés E. Carrasco, Stephen G. Lomber

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAuditory cortexNeuroscienceStimulus (psychology)Sensory systemNatural soundsPsychologySpeech recognitionComputer scienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactions between living organisms and the environment are commonly regulated by accurate and timely processing of sensory signals. Hence, behavioral response engagement by an organism is typically constrained by the arrival time of sensory information to the brain. While psychophysical response latencies to acoustic information have been investigated, little is known about how variations in neuronal response time relate to sensory signal characteristics. Consequently, the primary objective of the present investigation was to determine the pattern of neuronal activation induced by simple (pure tones), complex (noise bursts and frequency modulated sweeps), and natural (conspecific vocalizations) acoustic signals of different durations in cat auditory cortex. Our analysis revealed three major cortical response characteristics. First, latency measures systematically increase in an antero-dorsal to postero-ventral direction among regions of auditory cortex. Second, complex acoustic stimuli reliably provoke faster neuronal response engagement than simple stimuli. Third, variations in neuronal response time induced by changes in stimulus duration are dependent on acoustic spectral features. Collectively, these results demonstrate that acoustic signals, regardless of complexity, induce a directional pattern of activation in auditory cortex.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,453

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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