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Enregistrement W2142016817 · doi:10.1093/cercor/10.1.32

Auditory Cortical Responses to the Interactive Effects of Interaural Intensity Disparities and Frequency

2000· article· en· W2142016817 sur OpenAlexaff
J.R. Mendelson

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)AudiologyAuditory cortexNatural soundsAcousticsPsychologyNeurosciencePhysicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under natural conditions, stimuli reaching the two ears contain multiple acoustic components. Rarely does a stimulus containing only one component (e.g. pure tone burst) exist outside the realm of the laboratory. For example, in sound localization the simultaneous presence of multiple cues (spectral content, level, phase, etc.) serves to increase the number of available cues and provide the listener with more information, thereby helping to reduce errors in locating the sound source. The present study was designed to explore the relationship between two acoustic parameters: stimulus frequency and interaural intensity disparities (IIDs). By varying both stimulus frequency and IIDs for each cell, we hoped to gain insight into how multiple cues are processed. To this end, we examined the responses of neurons in cat primary auditory cortex (AI) to determine if their sensitivity to IIDs changed as a function of stimulus frequency. IIDs ranging from +30 to -30 dB were presented at different frequencies (frequency was always the same in the two ears). We found that approximately half of the units examined exhibited responses to IIDs that varied as a function of stimulus frequency (i.e. displayed some form of IID x Freq dependency). The remaining units displayed IID responses that were not clearly related to stimulus frequency.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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