MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4229871877 · doi:10.1121/1.4799327

Comparative auditory biomechanics probed by otoacoustic emissions

2013· article· en· W4229871877 sur OpenAlexaff
Christopher Bergevin, Wei Dong, Laurel H. Carney, David S. Velenovsky, Kevin E. Bonine, James L. Jarchow

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditory pathwaysBiologyAudiologyNeurosciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since Kemp's discovery in 1978, otoacoustic emissions (OAEs) have provided valuable sci- entific and clinical tools for the study of the ear. For example, OAEs can provide objective measures of sensitivity and selectivity over the frequency range of 'active' hearing. Given the universality of OAEs across the kingdom Animalia, comparative studies can reveal how various morphological factors affect pe- ripheral auditory transduction and thereby what information is encoded for higher level cognition. Motivated by the complexity of cochlear mechanics and the many unknowns that currently exist, the present study de- scribes OAEs stemming from two non-mammalian groups whose auditory periphery is relatively simpler than that of mammals: several lizard genera (Heloderma, Tiliqua, Agama, and Tupinambis) that exhibit sig- nificant relative differences in tectorial membrane structure, and a highly vocal bird species (Melopsittacus undulatus). By utilizing recent improvements in OAE measurement and analysis strategies combined with quantitative anatomical measures (e.g., number of hair cells), these data shed new light upon emission gen- eration mechanisms and how such tie back to a given species' ability to encode ecologically relevant sounds. Furthermore, these data serve to inform theoretical models of auditory biophysics by clarifying what roles various morphological features do (or do not) play.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of meetings on acousticsMême sujetAnimal Vocal Communication and BehaviorTravaux en français237 207