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Enregistrement W4294904440 · doi:10.1038/s41598-022-19216-2

Athleticism and sex impact neural processing of sound

2022· article· en· W4294904440 sur OpenAlexaff
Jennifer Krizman, Silvia Bonacina, Danielle Colegrove, Rembrandt Otto-Meyer, Trent Nicol, Nina Kraus

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthNorthwestern University
Mots-clésAthletesPsychologySensory processingPopulationAudiologyEncoding (memory)Sensory systemMedicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biology and experience both influence the auditory brain. Sex is one biological factor with pervasive effects on auditory processing. Females process sounds faster and more robustly than males. These differences are linked to hormone differences between the sexes. Athleticism is an experiential factor known to reduce ongoing neural noise, but whether it influences how sounds are processed by the brain is unknown. Furthermore, it is unknown whether sports participation influences auditory processing differently in males and females, given the well-documented sex differences in auditory processing seen in the general population. We hypothesized that athleticism enhances auditory processing and that these enhancements are greater in females. To test these hypotheses, we measured auditory processing in collegiate Division I male and female student-athletes and their non-athlete peers (total n = 1012) using the frequency-following response (FFR). The FFR is a neurophysiological response to sound that reflects the processing of discrete sound features. We measured across-trial consistency of the response in addition to fundamental frequency (F0) and harmonic encoding. We found that athletes had enhanced encoding of the harmonics, which was greatest in the female athletes, and that athletes had more consistent responses than non-athletes. In contrast, F0 encoding was reduced in athletes. The harmonic-encoding advantage in female athletes aligns with previous work linking harmonic encoding strength to female hormone levels and studies showing estrogen as mediating athlete sex differences in other sensory domains. Lastly, persistent deficits in auditory processing from previous concussive and repetitive subconcussive head trauma may underlie the reduced F0 encoding in athletes, as poor F0 encoding is a hallmark of concussion injury.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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