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Enregistrement W3016919174 · doi:10.3389/fnins.2020.00273

Congenital Deafness Leads to Altered Overt Oculomotor Behaviors

2020· article· en· W3016919174 sur OpenAlexafffund
Andréanne Sharp, Christine Turgeon, Aaron Johnson, Sebastian Pannasch, François Champoux, Dave Ellemberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSmooth pursuitEye movementClockwisePsychologyAudiologySaccadeSensory systemNeuroscienceMedicineComputer scienceRotation (mathematics)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human brain is highly cross-modal, and sensory information may affect a wide range of behaviors. In particular, there is evidence that auditory functions are implicated in oculomotor behaviors. Considering this apparent auditory-oculomotor link, one might wonder how the loss of auditory input from birth might have an influence on these motor behaviors. Eye movement tracking enables to extract several components, including saccades and smooth pursuit. One study suggested that deafness can alter saccades processing. Oculomotor behaviors have not been examined further in the deaf. The main goal of this study was to examine smooth pursuit following deafness. A pursuit task paradigm was used in this experiment. Participants were instructed to move their eyes to follow a target as it moved. The target movements have a possibility of four different trajectories (horizontal, vertical, elliptic clockwise, and elliptic counter-clockwise). Results indicate a significant reduction in the ability to track a target in both elliptical conditions showing that more complex motion processing differs in deaf individuals. The data also revealed significantly more saccades per trial in the vertical, anti-clockwise, and, to a lesser extent, the clockwise elliptic condition. This suggests that auditory deprivation from birth leads to altered overt oculomotor behaviors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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