GABAergic Inhibition Underpins Hidden Hearing Loss
Notice bibliographique
Résumé
Hearing involves both peripheral and central processing mechanisms that range from simple detection of sounds to complex processing that allows speech comprehension. Hidden hearing loss refers to a condition in which individuals show normal hearing thresholds on an audiogram but experience difficulties in more complex auditory tasks (Salvi et al., 2018; Gallun, 2021). Aging and noise exposure are contributing factors to hidden hearing loss (Salvi et al., 2018). The substrates responsible for this type of hearing loss are unclear, because deficits are observed all along the auditory pathway throughout aging. Specifically, aging has been shown to lead to loss of cochlear hair cells and synapses, damage to the auditory nerve, and impairment in the central auditory system. Notably, although there are no cortical volume changes in the human auditory cortex associated with age-related hearing loss, evidence indicates that GABA concentrations, as measured by MR spectroscopy, decrease with age and hearing thresholds (Ouda et al., 2015; Dobri and Ross, 2021). A useful measure to get an insight into central auditory deficits, specifically those occurring in the inferior colliculus and auditory cortex, is the binaural masking level difference (BMLD; Gilbert et al., 2015). As we have all experienced, the presence of noise can make it difficult to detect a target sound. But a target that is masked by noise will become detectable (unmasked) if the target and noise arise from different locations. Spatial segregation produces a detectable interaural time difference that can be mimicked in experimental settings by inverting the phase of the target sound presented to each ear (Gilbert et al., 2015). The inputs to the … Correspondence should be addressed to Daniel Paromov at daniel.paromov{at}umontreal.ca.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».