Effects of an improved auditory-periphery model on the response properties of modeled neurons in the Dorsal Cochlear Nucleus
Notice bibliographique
Résumé
Dorsal Cochlear Nucleus (DCN) neurons were simulated using two different models of auditory nerve (AN) fibers as inputs, the Carney model [1] and the Zilany & Bruce model [2], [3]. The change of AN models produced very different responses. DCN neurons simulated using the Zilany and Bruce model had much greater regions of excitation and significantly reduced regions of inhibition. Further investigation into the differences between the two AN models revealed that the broadened tuning of the auditory nerve fibers produced by the Zilany & Bruce model at higher stimulus intensities coupled with the lower excitation thresholds accounted for the discrepancies. Changes in DCN model connection parameters and their effects on the resulting simulated neurons were then explored in an attempt to provide a qualitative framework for determining a set of DCN parameters capable of reproducing physiological responses using the Zilany and Bruce AN fiber model. A mix of increased W-cell inhibition to narrow the response of type-II cells and changes in AN connection parameters to increase their excitability at higher intensities were found to be required to reproduce physiological response properties. These changes in the type-II cell response would provide adequate compensation for the increased excitation and broadened responses at higher intensities observed in DCN model P-cells.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».