Modeling of auditory nerve fiber input/output functions near threshold
Notice bibliographique
Résumé
The instantaneous discharge rate of auditory nerve fibers (ANFs) near their threshold exhibits an approximately exponential relationship to the instantaneous pressure at the eardrum after compensating for the discharge latency. Some simplified models of the pressure-to-discharge transduction process in the cochlea have attributed this exponential relationship to an inner hair cell (IHC) transduction current that is either an exponential function with a level-dependent slope parameter or a first-order Boltzmann function (which is approximately exponential around the zero-input point) followed by a low-pass filter. However, such IHC transduction functions do not produce level-dependent changes in the AC and DC components of the IHC potential that match the behavior observed in physiological recordings. In this study, we show that retaining the physiologically-accurate IHC transduction model of Bruce et al. (Hear. Res., 2018) and following it by an exponential or exponential-like function that maps the IHC potential to the input of the synaptic power-law adaptation in that model produces the desired exponential input/output behavior near threshold while preserving the appropriate level-dependent changes in ANF discharge rate and phase-locking. [Work supported by NSERC Discovery Grant #RGPIN-2018-05778.]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».