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Enregistrement W2965306435 · doi:10.3389/fnsys.2019.00039

Corticofugal Augmentation of the Auditory Brainstem Response With Respect to Cortical Preference

2019· article· en· W2965306435 sur OpenAlexafffund
Xiuping Liu, Oliver Zhang, Amber Chen, Kaili Hu, Günter Ehret, Jun Yan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Systems Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésInferior colliculusLateral lemniscusAuditory cortexNeuroscienceBrainstemCochleaSuperior olivary complexInferior ColliculiMidbrainPsychologyCochlear nucleusBiologyCentral nervous systemNucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physiological studies documented highly specific corticofugal modulations making subcortical centers focus processing on sounds that the auditory cortex has experienced to be important. Here, we show the effects of focal conditioning of the primary auditory cortex (FCAI) on auditory brainstem response (ABR) amplitudes and latencies in house mice. FCAI significantly increased ABR peak amplitudes (peaks I – V), decreased thresholds, and shortened peak latencies in responses to the frequency tuned by conditioned cortical neurons. The amounts of peak amplitude increases and latency decreases were specific for each processing level up to the auditory midbrain. The data provide new insights in possible corticofugal modulation of inner hair cell synapses and new corticofugal effects as neuronal enhancement of processing in the superior olivary complex and lateral lemniscus. Thus, our comprehensive ABR approach confirms the role of the auditory cortex as instructor of lower auditory levels and extends this role specifically to the cochlea, superior olivary complex, and lateral lemniscus. The whole pathway from the cochlea to the inferior colliculus appears, in a common mode, instructed in a very similar way.

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)0,003
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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission2
Résumé présentoui

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