Association between high-frequency hearing sensitivity and visual cross-modal plasticity in typical-hearing adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Visual cross-modal plasticity after deafness describes when auditory cortical regions increase responsiveness to visual stimulation. Such neuroplasticity demonstrates that sensory cortex adapts to profound peripheral impairment by upregulating healthy sensory function. However, whether cross-modal plasticity occurs for mild, partial hearing loss is less clear. Here we investigated cross-modal plasticity in “normal” hearing adults who had varying high-frequency hearing sensitivity, and if cross-modal plasticity was linked to adaptive visual behaviours. Twenty-five participants (aged 18 to 78) were tested in a modified Sternberg task with text-based visual words. Participants viewed a five-word sentence presented word-by-word during an encoding period and were asked to hold those words in short-term memory during a retention period. After, they reported if a target word probe was present in the encoding period. Multichannel EEG recorded visual cortical activity throughout. Results showed separate effects of high-frequency hearing sensitivity and age on visual cortical responses. At scalp sensors, visual N1 amplitudes were larger with worse hearing sensitivity, and P2 latencies were longer. In contrast, age was associated with shorter P2 latencies. Source analysis found that N1 amplitude increased with worse hearing sensitivity in right auditory cortex, but no effects were found in visual cortex, or for age. Hearing sensitivity and visual encoding activity did not correlate with behavioural performance or neural oscillations during the retention period. Results suggest for the first time that even a slight hearing decline in the high-frequency range is associated with higher visual activation of right auditory cortex, consistent with cross-modal plasticity.
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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) | 0,003 | 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 ».