Ultrasonic hearing abilities of the domestic cat assessed with auditory brainstem responses
Notice bibliographique
Résumé
Domestic cats (Felis catus) have sharp sensory abilities which they use in various circumstances. For example, they have acute hearing for detecting and localizing relevant auditory information, such as the presence of potential threats or prey items. However, there are notable discrepancies in the literature regarding the full extent of the cat’s hearing abilities. Here, we hypothesize that domestic cats can hear ultrasonic frequencies above 60kHz, since they might utilize their hearing abilities to detect the ultrasonic vocalizations emitted by rodent prey. We used auditory brainstem responses (ABRs), a more time efficient method compared to behavioral psychoacoustic techniques, to evaluate the sensitivity of the cat’s auditory system to ultrasonic frequencies. We presented artificial and behaviorally relevant stimuli containing ultrasonic frequencies to each cat (n = 6). We then recorded the resulting ABRs, measured the wave amplitudes and latencies, and determined the ABR thresholds to these stimuli. The ABR data presented here will be useful in conjunction with psychoacoustic experiments to provide insight into the neural mechanisms that might be involved when cats perceive high frequency signals. This work will ultimately contribute to a better understanding of the cat’s hearing abilities. [Work supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.]
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».