Pressure and particle motion detection thresholds in fish: a re-examination of salient auditory cues in teleosts
Notice bibliographique
Résumé
The auditory evoked potential technique has been used for the past 30 years to evaluate the hearing ability of fish. The resulting audiograms are typically presented in terms of sound pressure (dB re. 1 μPa) with the particle motion (dB re. 1 m s(-2)) component largely ignored until recently. When audiograms have been presented in terms of particle acceleration, one of two approaches has been used for stimulus characterisation: measuring the pressure gradient between two hydrophones or using accelerometers. With rare exceptions these values are presented from experiments using a speaker as the stimulus, thus making it impossible to truly separate the contribution of direct particle motion and pressure detection in the response. Here, we compared the particle acceleration and pressure auditory thresholds of three species of fish with differing hearing specialisations, goldfish (Carassius auratus, weberian ossicles), bigeye (Pempheris adspersus, ligamentous hearing specialisation) and a third species with no swim bladder, the common triplefin (Forstergyian lappillum), using three different methods of determining particle acceleration. In terms of particle acceleration, all three fish species have similar hearing thresholds, but when expressed as pressure thresholds goldfish are the most sensitive, followed by bigeye, with triplefin the least sensitive. It is suggested here that all fish have a similar ability to detect the particle motion component of the sound field and it is their ability to transduce the pressure component of the sound field to the inner ear via ancillary hearing structures that provides the differences in hearing ability. Therefore, care is needed in stimuli presentation and measurement when determining hearing ability of fish and when interpreting comparative hearing abilities between species.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».