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Enregistrement W2549713845 · doi:10.1155/2016/3734646

Midbrain Frequency Representation following Moderately Intense Neonatal Sound Exposure in a Precocious Animal Model (<i>Chinchilla laniger</i>)

2016· article· en· W2549713845 sur OpenAlexafffund
Lisa M. D’Alessandro, Robert V. Harrison

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMasonic Foundation of OntarioUniversity of Toronto
Mots-clésChinchillaMidbrainSound (geography)Animal modelAudiologyPsychologyRepresentation (politics)NeuroscienceMedicineCentral nervous systemAnatomyInternal medicineAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory brain areas undergo reorganization resulting from abnormal sensory input during early postnatal development. This is evident from studies at the cortical level but it remains unclear whether there is reorganization in the auditory midbrain in a species similar to the human, that is, with early hearing onset. We have explored midbrain plasticity in the chinchilla, a precocious species that matches the human in terms of hearing development. Neonatal chinchillas were chronically exposed to a 2 kHz narrowband sound at 70 dB SPL for 4 weeks. Tonotopic maps in inferior colliculus (central nucleus) were defined based on single neuron characteristic frequency. We hypothesized an overrepresentation of the 2 kHz region of the maps. However, we observed a significant decrease in the proportion of neurons dedicated to the 2 kHz octave band and also away from the exposure frequency at 8 kHz. In addition, we report a significant increase in low frequency representation (<1 kHz), again a change to tonotopic mapping distant to the 2 kHz region. Thus in a precocious species, tonotopic maps in auditory midbrain are altered following abnormal stimulation during development. However, these changes are more complex than the overrepresentation of exposure related frequency regions that are often reported.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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