The contribution of the lateral line to 'hearing' in fish
Notice bibliographique
Résumé
In the underwater environment, sound propagates both as a pressure wave and as particle displacement, with particle displacement dominating close to the source (the nearfield). At the receptor level, both the fish ear and the neuromast hair cells act as displacement detectors and both are potentially stimulated by the particle motion component of sound sources, especially in the nearfield. A now common way to test 'hearing' in fish involves auditory evoked potentials (AEPs), with recordings made from electrodes implanted near the auditory brainstem. These AEP recordings are typically conducted in enclosed acoustic environments with the fish well within the nearfield, especially for lower frequencies. We tested the contribution of neuromast hair cells to AEP by first testing intact goldfish (Carassius auratus), then ablating their neuromasts with streptomycin sulphate--disabling superficial and canal neuromasts--and retesting the same goldfish. We performed a similar experiment where only the superficial neuromasts were physically ablated. At 100 and 200 Hz, there was a 10-15 dB increase in threshold after streptomycin treatment but no significant difference at higher frequencies. There was no difference in threshold in control fish or in fish that only had superficial neuromasts removed, indicating that the differential responses were driven by canal neuromasts. Taken together, these results indicate that AEP results at lower frequencies should be interpreted as multimodal responses, rather than as 'hearing'. The results also suggest that in natural situations both the ear and lateral line likely play an integrative role in detecting and localising many types of 'acoustic' stimuli.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».