Notice bibliographique
Résumé
Signal duration is important for identifying sound sources and determining signal meaning. Duration-tuned neurons (DTNs) respond preferentially to a range of stimulus durations and maximally to a best duration (BD). Duration-tuned neurons are found in the auditory midbrain of many vertebrates, although studied most extensively in bats. Studies of DTNs across vertebrates have identified cells with BDs and temporal response bandwidths that mirror the range of species-specific vocalizations. Neural tuning to stimulus duration appears to be universal among hearing vertebrates. Herein, we test the hypothesis that neural mechanisms underlying duration selectivity may be similar across vertebrates. We instantiated theoretical mechanisms of duration tuning in computational models to systematically explore the roles of excitatory and inhibitory receptor strengths, input latencies, and membrane time constant on duration tuning response profiles. We demonstrate that models of duration tuning with similar neural circuitry can be tuned with species-specific parameters to reproduce the responses of in vivo DTNs from the auditory midbrain. To relate and validate model output to in vivo responses, we collected electrophysiological data from the inferior colliculus of the awake big brown bat, Eptesicus fuscus, and present similar in vivo data from the published literature on DTNs in rats, mice, and frogs. Our results support the hypothesis that neural mechanisms of duration tuning may be shared across vertebrates despite species-specific differences in duration selectivity. Finally, we discuss how the underlying mechanisms of duration selectivity relate to other auditory feature detectors arising from the interaction of neural excitation and inhibition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».