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Enregistrement W2953407726

Using the Auditory Brainstem Response Elicited by Within-Channel Gaps to Measure Temporal Resolution

2019· article· en· W2953407726 sur OpenAlexvenueno aff
Victoria Duda-Milloy, Eric Zorbas, Daniel L. Benoit, Amineh Koravand

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditory brainstem responseAudiologyInterstimulus intervalNoise (video)AmplitudePhysicsAcousticsElectrophysiologyStimulationPsychologyOpticsComputer scienceHearing lossMedicineNeuroscienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Auditory Brainstem Response (ABR) can be used to measure the early temporal activity of the auditory system. A gap-in-noise ABR has been developed to measure the electrophysiological response to auditory stimulation without attending to the task. In the present study, 15 young adults passively listened to stimuli of various gap widths in separate sequences. In a single sequence, two identical 15 ms filtered noise bursts, with a center frequency of either 750 or 3750 Hz, were presented separated by a gap (2, 5, 10, 20, 30, 40 or 50 ms in duration), with the second noise burst followed by an interstimulus interval of no less than 50 ms. An ABR was recorded at the onset of the first noise burst before the gap (pre-gap) and at onset of the second noise burst (i.e. at the offset of the gap, post-gap). The amplitude of wave V elicited after the gap increased as the gap duration grew larger, whereas the wave V before the gap, the control, remained relatively constant. A significant difference was found between the amplitude of wave V elicited before and after the gap for gap durations equal to and below 20 ms and 5 ms, for 750 and 3750 Hz, respectively. The gap-in-noise ABR can potentially provide frequency-specific information for the study of temporal resolution in populations with a variety of hearing disorders.

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)0,002
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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