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Enregistrement W2007557128 · doi:10.1523/jneurosci.5118-08.2009

Musical Training Shapes Structural Brain Development

2009· article· en· W2007557128 sur OpenAlexaff
Krista L. Hyde, Jason P. Lerch, Andrea Norton, Marie Forgeard, Ellen Winner, Alan C. Evans, Gottfried Schlaug

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityHospital for Sick ChildrenMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNAMM FoundationDana FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyNeuroplasticityStructural plasticityNature versus nurtureHuman brainNeuroscienceBrain activity and meditationCognitive psychologyElectroencephalographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human brain has the remarkable capacity to alter in response to environmental demands. Training-induced structural brain changes have been demonstrated in the healthy adult human brain. However, no study has yet directly related structural brain changes to behavioral changes in the developing brain, addressing the question of whether structural brain differences seen in adults (comparing experts with matched controls) are a product of "nature" (via biological brain predispositions) or "nurture" (via early training). Long-term instrumental music training is an intense, multisensory, and motor experience and offers an ideal opportunity to study structural brain plasticity in the developing brain in correlation with behavioral changes induced by training. Here we demonstrate structural brain changes after only 15 months of musical training in early childhood, which were correlated with improvements in musically relevant motor and auditory skills. These findings shed light on brain plasticity and suggest that structural brain differences in adult experts (whether musicians or experts in other areas) are likely due to training-induced brain plasticity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations965
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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