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Enregistrement W2947971241 · doi:10.1016/j.heares.2019.05.011

Animal and human studies on developmental monaural hearing loss

2019· review· en· W2947971241 sur OpenAlexafffund
Karen A. Gordon, Andrej Kral

Notice bibliographique

RevueHearing Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMonauralAudiologyBinaural recordingSound localizationPsychologyAuditory systemHearing lossMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetric hearing has been the focus of many studies on brain plasticity in the past. Recently, the topic has gained clinical importance in cases with sequential cochlear implantation or in cases with deafness in one ear and preserved hearing in the other ear. Convergent evidence from animal experiments and from hearing impaired children suggest that asymmetric hearing during early development can reorganize the central auditory representation of the two ears with the consequence of a "stronger" representation of the better hearing ear with a "weaker" representation of the other, more poorly hearing, ear. These changes lead to a persistent aural preference for one ear, demonstrated by asymmetric speech comprehension when each ear is tested separately. Further, binaural integration is compromised as shown by reduced binaural fusion and reduced sensitivity for binaural cues. Finally, the data demonstrate a significant difference in cortical plasticity in response to juvenile monocular deprivation in the visual system and juvenile monaural deafness in the auditory system. The topic represents a unique example of translational research whereby mechanisms explored in animal models are combined with data from children to understand the clinical consequences of asymmetric hearing in early development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,641
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,085 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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