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Enregistrement W2136981843 · doi:10.1242/jeb.203.17.2529

Sensory Habituation of Auditory Receptor Neurons: Implications for Sound Localization

2000· article· en· W2136981843 sur OpenAlexaff
V. Givois, Gerald S. Pollack

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabituationStimulus (psychology)Sensory systemSound localizationBinaural recordingInteraural time differenceNeuroscienceStimulationAudiologyCricketPsychologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory receptor neurons exhibit sensory habituation; their responses decline with repeated stimulation. We studied the effects of sensory habituation on the neural encoding of sound localization cues using crickets as a model system. In crickets, Teleogryllus oceanicus, sound localization is based on binaural comparison of stimulus intensity. There are two potential codes at the receptor-neuron level for interaural intensity difference: interaural difference in response strength, i.e. spike rate and/or count, and interaural difference in response latency. These are affected differently by sensory habituation. When crickets are stimulated with cricket-song-like trains of sound pulses, response strength declines for successive pulses in the train, and the decrease becomes more pronounced as the stimulus intensity increases. Response decrement is thus greater for receptors serving the ear ipsilateral to the sound source, where intensity is higher, resulting in a decrease in the interaural difference in response strength. Sensory habituation also affects response latency, which increases for responses to successive sound pulses in the stimulus train. The change in latency is independent of intensity, and thus is similar for receptors serving both ears. As a result, interaural latency difference is unaffected by sensory habituation and may be a more reliable cue for sound localization.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations40
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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