Otoacoustic emissions but not behavioral measurements predict cochlear-nerve frequency tuning in an avian vocal-communication specialist
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frequency analysis by the cochlea forms a key foundation for all subsequent auditory processing. Stimulus-frequency otoacoustic emissions (SFOAEs) are a potentially powerful alternative to traditional behavioral experiments for estimating cochlear tuning without invasive testing, as is necessary in humans. Which methods accurately predict cochlear tuning remains controversial due to only a single animal study comparing SFOAE-based, behavioral, and cochlear frequency tuning in the same species. The budgerigar ( Melopsittacus undulatus ) is a parakeet species with human-like behavioral sensitivity to many sounds and the capacity to mimic speech. Intriguingly, previous studies of critical bands, psychophysical tuning curves, and critical ratios in budgerigars show that behavioral tuning sharpness increases dramatically with increasing frequency from 1-3.5 kHz, doubling once per octave with peak tuning sharpness from 3.5-4 kHz. The pattern contrasts with slower monotonic growth of behavioral tuning sharpness with increasing frequency in other animals, including most avian species, suggesting a possible auditory specialization in budgerigars. We measured SFOAE-based and cochlear-afferent tuning in budgerigars, for comparison to previously reported behavioral results. SFOAE-based and cochlear-afferent tuning sharpness both increased monotonically and relatively slowly for higher frequencies, in contrast to the behavioral pattern. SFOAE-based tuning in budgerigars accurately predicted cochlear frequency tuning, and both measures aligned with typical patterns of cochlear tuning in other species. Divergent behavioral tuning in budgerigars is unlikely attributable to the periphery and could reflect specializations for central processing of masked signals. Our findings highlight the value of SFOAEs for estimating cochlear tuning and caution against direct inference of peripheral tuning from behavioral critical bands, psychophysical tuning curves, and critical ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».