Modified Areal Cartography in Auditory Cortex Following Early- and Late-Onset Deafness
Notice bibliographique
Résumé
Cross-modal plasticity following peripheral sensory loss enables deprived cortex to provide enhanced abilities in remaining sensory systems. These functional adaptations have been demonstrated in cat auditory cortex following early-onset deafness in electrophysiological and psychophysical studies. However, little information is available concerning any accompanying structural compensations. To examine the influence of sound experience on areal cartography, auditory cytoarchitecture was examined in hearing cats, early-deaf cats, and cats with late-onset deafness. Cats were deafened shortly after hearing onset or in adulthood. Cerebral cytoarchitecture was revealed immunohistochemically using SMI-32, a monoclonal antibody used to distinguish auditory areas in many species. Auditory areas were delineated in coronal sections and their volumes measured. Staining profiles observed in hearing cats were conserved in early- and late-deaf cats. In all deaf cats, dorsal auditory areas were the most mutable. Early-deaf cats showed further modifications, with significant expansions in second auditory cortex and ventral auditory field. Borders between dorsal auditory areas and adjacent visual and somatosensory areas were shifted ventrally, suggesting expanded visual and somatosensory cortical representation. Overall, this study shows the influence of acoustic experience in cortical development, and suggests that the age of auditory deprivation may significantly affect auditory areal cartography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 ».