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Enregistrement W2060912387 · doi:10.1097/aud.0b013e3181b61cc8

Does the 40-Hz Auditory Steady-State Response Show the Binaural Masking Level Difference?

2009· article· en· W2060912387 sur OpenAlexaff
Ieda Maria Ishida, David R. Stapells

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDichotic listeningBinaural recordingAudiologySteady state (chemistry)Masking (illustration)Noise (video)Transient (computer programming)AcousticsPsychologyPhysicsMedicineChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief In contrast to the transient (N1-P2) and steady-state (<20 Hz) cortical responses, neither the transient (auditory brain stem response) nor the steady-state (80 Hz) brain stem responses show the binaural masking level difference (BMLD). This study determined behavioral and 40-Hz auditory steady-state response (ASSR) BMLDs for both signal and noise interaural inversions. Results showed clear behavioral BMLD but no 40-Hz ASSR BMLD. However, ASSR amplitudes were significantly smaller in dichotic compared with diotic conditions. Thus, although 40-Hz ASSR thresholds do not reflect the BMLD, the amplitude suppression under dichotic conditions may be a precursor to the subsequent <20-Hz ASSR and behavioral BMLDs. In contrast to the transient (N1-P2) and steady-state (<20 Hz) cortical responses, neither the transient nor the steady-state (80 Hz) brain stem responses show the binaural masking level difference (BMLD). This study determined behavioral and 40-Hz auditory steady-state response (ASSR) BMLDs for both signal and noise interaural inversions. Results showed clear behavioral BMLD but no 40-Hz ASSR BMLD. However, ASSR amplitudes were significantly smaller in dichotic compared with diotic conditions. Thus, although 40-Hz ASSR thresholds do not reflect the BMLD, the amplitude suppression under dichotic conditions may be a precursor to the subsequent <20-Hz ASSR and behavioral BMLDs.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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