The gap prepulse inhibition of the acoustic startle (GPIAS) paradigm to assess auditory temporal processing: Monaural versus binaural presentation
Notice bibliographique
Résumé
The Gap Prepulse Inhibition of the Acoustic Startle Reflex (GPIAS) is a paradigm used to assess auditory temporal processing in both animals and humans. It consists of the presentation of a silent gap embedded in noise and presented a few milliseconds before a startle sound. The silent gap produces the inhibition of the startle reflex, a phenomenon called gap-prepulse inhibition (GPI). This paradigm is also used to detect tinnitus in animal models. The lack of inhibition by the silent gaps is suggested to be indicative of the presence of tinnitus "filling-in" the gaps. The current research aims at improving the GPIAS technique by comparing the GPI produced by monaural versus binaural silent gaps in 29 normal-hearing subjects. Two gap durations (5 or 50 ms), each embedded in two different frequency backgrounds (centered around 500 or 4 kHz). Both low- and high- frequency narrowband noises had a bandwidth of half an octave. Overall, the startle magnitude was greater for the binaural versus the monaural presentation, which might reflect binaural loudness summation. In addition, the GPI was similar between the monaural and the binaural presentations for the high-frequency background noise. However, the GPI was greater for the low-frequency background noise for the binaural, compared to the monaural, presentation. These findings suggest that monaural GPIAS might be more suited to detect tinnitus compared to the binaural presentation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».