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Enregistrement W4242413468 · doi:10.1186/epjnbp3

The Human Cochlear Mechanical Nonlinearity Inferred via Psychometric Functions

2013· article· en· W4242413468 sur OpenAlexfundno aff
Lance Nizami

Notice bibliographique

RevueEPJ Nonlinear Biomedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorthwestern University
Mots-clésNonlinear systemAudiologyPsychologyAcousticsComputer sciencePhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schairer and colleagues hypothesized that the slope of any psychometric function for forward-masked probe-tone detection depends upon the standard deviation of an external Gaussian input distribution of probe-tone intensities, which in turn reflects the coupling of an internal Gaussian output distribution to the cochlear mechanical nonlinearity. The latter was postulated to have two conjoined branches, straight lines of differing slopes. Hence, just two possible standard deviations were predicted for the external input distributions, i.e., one for each branch of the nonlinearity – and therefore two different slopes of psychometric functions for forward-masked probe-tone detection. To confirm the latter, Schairer and colleagues obtained psychometric functions for the detection of forward-masked probe-tones. Such psychometric functions were already available, for detection thresholds of unprecedented precision which had been found as a function of either (1) time gap between probe-tone and same-frequency constant-intensity forward-masker (“recovery”), or (2) same-frequency forward-masker intensity at fixed masker-probe time gap (“growth”). Those psychometric functions were re-analyzed here because the model of Schairer and colleagues can be extended such that the hypothesized relation of a probe-tone’s psychometric-function slope to its detection threshold can be specified as an equation, through which psychometric-function slope becomes proportional to the cochlear nonlinearity’s own rate-of-change with intensity. The cochlear nonlinearity’s rate-of-change, for “recovery” data, follows an angle-shape, whereas for “growth” data it declines as a single power function; it does so also for re-analyzed probe-tone-detection thresholds of Schairer and colleagues. The equations for rates-of-change were integrated to give the cochlear nonlinearities themselves, each characterized by a single unknown parameter. The parameter’s possible values were implied by comparing the nonlinearity’s inferred rates- of-change in man to those measured in animals. Altogether, then, the human cochlear nonlinearities inferred from “recovery” have a distinct but smooth bend between two branches, a steep low-intensity branch and a shallow high-intensity branch, whereas those inferred from “growth” resemble the smoothly decelerating nonlinearities observed for animals. Extension of the model of Schairer and colleagues results in credible cochlear nonlinearities in man, suggesting that forward-masking provides a non-invasive way to infer the human mechanical cochlear nonlinearity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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