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Enregistrement W2326170554 · doi:10.1063/1.4939422

Dynamics of spontaneous otoacoustic emissions

2015· article· en· W2326170554 sur OpenAlexafffund
Christopher Bergevin, Anthony Salerno

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAudiogramComputer scienceNeurophysiologyBasilar membranePhysicsAcousticsNeuroscienceHearing lossPsychologyAudiologyCochlea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous otoacoustic emissions (SOAEs) have become a hallmark feature in modern theories of an 'active' inner ear, given their numerous correlations to auditory function (e.g., threshold microstructure, neurophysiological tuning curves), near universality across tetrapod classes, and physiological correlates at the single hair cell level. However, while several different classes of nonlinear models exist that describe the mechanisms underlying SOAE generation (e.g., coupled limit-cycle oscillators, global standing waves), there is still disagreement as to precisely which biophysical concepts are at work. Such is further compounded by the idiosyncratic nature of SOAEs: Not all ears emit, and when present, SOAE activity can occur at seemingly arbitrary frequencies (though always within the most sensitive range of the audiogram) and in several forms (e.g., peaks, broad 'baseline' plateaus). The goal of the present study was to develop new signal processing and stimulation techniques that would allow for novel features of SOAE activity to be revealed. To this end, we analyzed data from a variety of different species: human, lizard, and owl. First, we explored several strategies for examining SOAE waveforms in the absence of external stimuli to further ascertain what constitutes 'self-sustained sinusoids' versus 'filtered noise'. We found that seemingly similar peaks in the spectral domain could exhibit key differences in the time domain, which we interpret as providing critical information about the underlying oscillators and their coupling. Second, we introduced dynamic stimuli (swept-tones, tone bursts) at a range of levels, whose interaction with SOAEs could be visualized in the time-frequency domain. Aside from offering a readily accessible way to visualize many previously reported effects (e.g., entrainment, facilitation), we observed several new features such as subharmonic distortion generation and competing pulling/pushing effects when multiple tones were present. Furthermore, the tone burst data provide quantitative bounds on the dynamics of the relaxation oscillations. These data should provide new insights into how precisely how SOAE generators are related to (the more commonly measured) OAEs evoked via external stimuli and presumably speak to the robustness of the hair cell as the underlying basis for SOAE activity.

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)0,004
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 enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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