Convergent otoacoustic tuning estimates in the anole lizard
Notice bibliographique
Résumé
Spontaneous otoacoustic emissions (SOAEs) are one hallmark of an active ear and provide insight into the underlying biomechanics. SOAEs interact readily with external tones and correlate with stimulus-frequency emissions (SFOAEs) evoked by low-level stimuli (≤ 40 dB SPL). Such findings are consistent with a canonical model of emission gen-eration based upon the principle of coherent reflection, which predicts relationships between OAE-derived tuning estimates. However, inconsistencies persist and require additional research, such as the incompatible tuning estimates between SOAE suppression-tuning curves (STCs) and SFOAE phase-gradient delays (Ns f ). Further complications stem from the nonlinear, stimulus level-dependent nature of SFOAE delays. To reconcile these uncertainties, we examined correlations between SOAE and SFOAE tuning estimates across in the green anole lizard (Anolis caroli-nensis). Specifically, we characterize the level-dependence of Ns f across frequencies using swept-tone stimuli while extracting SOAE "interaction" tuning curves (ITCs) measured simultaneously. This technique allows us to quantify both Ns f and Q values of the ITCs from the same ear using the same stimuli. Additionally, we used SOAE inter-peak spacing to calculate NSOAE to provide a stimulus-independent metric for assessing these estimates. Preliminary results suggest that it is possible to obtain convergent otoacoustic tuning estimates from the same data.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».