Feature-specific cortical plasticity after rapid perceptual learning during speech segregation: a MEG study
Notice bibliographique
Résumé
This study examined whether 1-hour perceptual training could elicit feature-specific improvement of performance and corresponding cortical plasticity in humans during speech segregation by using magnetoencephalography (MEG). One group of participants learned to segregate concurrent vowels by using difference in fundamental frequency (f0) while the other group learned to use difference in sound location. MEG recordings were conducted after the training and required participants to identify the two different vowels, which may have the same f0 and location or differ in f0 only, location only or both f0 and location. Compared to Control Group who didn't receive pre-scan training, the trained groups showed behavioral improvements specific to the trained cues which were paralleled by feature-specific changes on brain activities. That is, f0-difference-induced changes in dipole source-waveforms in auditory cortex were only modulated in Frequency Group, while location-difference-induced changes were only modulated in Location Group. Furthermore, Frequency Group showed stronger activations in auditory “what” pathway than Location Group when processing f0-difference, while Location Group revealed stronger activation in auditory “where” pathway than Frequency Group when processing location-difference. The double-disassociation in both behaviors and neuromagnetic responses indicates that rapid perceptual learning could elicit highly feature-specific plasticity in human cortex during speech segregation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».