Evidence for a stimulus intensity dependent two-component model of startle reflex activation
Notice bibliographique
Résumé
The reflexive startle response can be used as a tool to study the neurophysiology and pathophysiology of neural circuits. Higher intensity stimuli are generally more likely to elicit the startle response. There is currently debate as to whether the startle reflex consists of a single response or multiple components subserved by separate neural pathways. The purpose of this study was to examine how the startle response was affected by stimulus intensity during a reaction time task. Startle response data from two experiments (Carlsen et al, 2007; Carlsen, in review) that required participants to react to an auditory stimulus of varying intensity (82-124 dB) were analyzed. We integrated EMG from sternocleidomastoid (SCM, a robust indicator of startle), in three time frames following the stimulus (0-50 ms, 50-100 ms, 100-150 ms). SCM activity was analyzed via a 3 (time bin) X 5 (stimulus intensity) repeated measures ANOVA. In both experiments a significant interaction was found (p < .05) whereby an early startle component (50-100 ms) was observed only at higher intensities (≥ 116 dB) followed by a later startle component (100-150 ms) in response to lower stimulus intensities (103 dB and above). These results suggest that the early component involves a fast, high threshold pathway, whereas the later component uses a slower and lower threshold circuit. This threshold-dependent two-component model provides a novel description of the neurophysiology underlying the startle reflex circuitry. Supported by NSERC
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».