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Enregistrement W2126467867 · doi:10.1523/jneurosci.4028-10.2010

Ringing Ears: The Neuroscience of Tinnitus: Figure 1.

2010· review· en· W2126467867 sur OpenAlexafffund
Larry E. Roberts, Jos J. Eggermont, Donald M. Caspary, Susan E. Shore, Jennifer R. Melcher, James A. Kaltenbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2010
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthFondation pour la Recherche MédicaleAmerican Tinnitus Association
Mots-clésTinnitusAudiologyRingingPsychologyNeuroscienceHearing lossPresbycusisHyperacusisSound localizationMedicineComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tinnitus is a phantom sound (ringing of the ears) that affects quality of life for millions around the world and is associated in most cases with hearing impairment. This symposium will consider evidence that deafferentation of tonotopically organized central auditory structures leads to increased neuron spontaneous firing rates and neural synchrony in the hearing loss region. This region covers the frequency spectrum of tinnitus sounds, which are optimally suppressed following exposure to band-limited noise covering the same frequencies. Cross-modal compensations in subcortical structures may contribute to tinnitus and its modulation by jaw-clenching and eye movements. Yet many older individuals with impaired hearing do not have tinnitus, possibly because age-related changes in inhibitory circuits are better preserved. A brain network involving limbic and other nonauditory regions is active in tinnitus and may be driven when spectrotemporal information conveyed by the damaged ear does not match that predicted by central auditory processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations585
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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