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Enregistrement W2257118024 · doi:10.1111/psyp.12620

The gap‐startle paradigm to assess auditory temporal processing: Bridging animal and human research

2016· article· en· W2257118024 sur OpenAlexafffund
Philippe Fournier, Sylvie Hébert

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPrepulse inhibitionStimulus (psychology)Acoustic Startle ReflexBridging (networking)AudiologyMoro reflexStartle responseReflexDevelopmental psychologyCognitive psychologyNeuroscienceSchizophrenia (object-oriented programming)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gap-prepulse inhibition of the acoustic startle (GPIAS) paradigm is the primary test used in animal research to identify gap detection thresholds and impairment. When a silent gap is presented shortly before a loud startling stimulus, the startle reflex is inhibited and the extent of inhibition is assumed to reflect detection. Here, we applied the same paradigm in humans. One hundred and fifty-seven normal-hearing participants were tested using one of five gap durations (5, 25, 50, 100, 200 ms) in one of the following two paradigms-gap-embedded in or gap-following-the continuous background noise. The duration-inhibition relationship was observable for both conditions but followed different patterns. In the gap-embedded paradigm, GPIAS increased significantly with gap duration up to 50 ms and then more slowly up to 200 ms (trend only). In contrast, in the gap-following paradigm, significant inhibition-different from 0--was observable only at gap durations from 50 to 200 ms. The finding that different patterns are found depending on gap position within the background noise is compatible with distinct mechanisms underlying each of the two paradigms.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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