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Enregistrement W2022687896 · doi:10.1371/journal.pone.0090498

Enhancement of Visual Motion Detection Thresholds in Early Deaf People

2014· article· en· W2022687896 sur OpenAlexafffund
Martha M. Shiell, François Champoux, Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMotion (physics)AudiologySensory systemPsychologyMotion perceptionMotion detectionTask (project management)Sensory processingVisual cortexComputer scienceCognitive psychologyNeuroscienceComputer visionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In deaf people, the auditory cortex can reorganize to support visual motion processing. Although this cross-modal reorganization has long been thought to subserve enhanced visual abilities, previous research has been unsuccessful at identifying behavioural enhancements specific to motion processing. Recently, research with congenitally deaf cats has uncovered an enhancement for visual motion detection. Our goal was to test for a similar difference between deaf and hearing people. We tested 16 early and profoundly deaf participants and 20 hearing controls. Participants completed a visual motion detection task, in which they were asked to determine which of two sinusoidal gratings was moving. The speed of the moving grating varied according to an adaptive staircase procedure, allowing us to determine the lowest speed necessary for participants to detect motion. Consistent with previous research in deaf cats, the deaf group had lower motion detection thresholds than the hearing. This finding supports the proposal that cross-modal reorganization after sensory deprivation will occur for supramodal sensory features and preserve the output functions.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,244

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations85
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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