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Enregistrement W3160043982 · doi:10.9734/bpi/rrab/v6/1607f

On the Molecular Filters in Cochlea Transduction: A Scientific Explanation

2021· book-chapter· en· W3160043982 sur OpenAlexaff
Valeri Goussev

Notice bibliographique

RevueBook Publisher International (a part of SCIENCEDOMAIN International) · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasilar membraneCochleaTransduction (biophysics)Tectorial membraneHair cellStereocilia (inner ear)Inner earAcousticsPhysicsMechanism (biology)BiophysicsEngineeringNeuroscienceBiologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is devoted to the specific consideration of the cochlear transduction for the low level sound intensities, which correspond to the regions near the perception threshold. The basic cochlea mechanics is extended by the new concept of the molecular filters, which allows discussing the transduction mechanism on the molecular level in the space?time domain. The molecular filters are supposed to be built on the set of the stereocilia of every inner hair cell. It is hypothesized that the molecular filters are the sensors in the feedback loop, which includes also outer hair cells along with the tectorial membrane and uses the zero compensation method to evaluate the traveling wave shape on the basilar membrane. Besides the compensation, the feedback loop, being spatially distributed along the cochlea, takes control over the tectorial membrane strain field generated by the outer hair cells, and implements it as the mechanism for the automatic gain control in the sound transduction. The numerical simulations of the traveling waves for the real sound intensities also confirm the low values of the basilar membrane deformations.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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 GPT0,335
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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