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Enregistrement W2017190188 · doi:10.1126/science.1238414

Predispositions and Plasticity in Music and Speech Learning: Neural Correlates and Implications

2013· review· en· W2017190188 sur OpenAlexafffund
Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevueScience · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyCognitionSensory systemNeuroscienceNeuroimagingStimulus (psychology)NeuroplasticityNeural correlates of consciousnessCognitive psychologyAuditory cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech and music are remarkable aspects of human cognition and sensory-motor processing. Cognitive neuroscience has focused on them to understand how brain function and structure are modified by learning. Recent evidence indicates that individual differences in anatomical and functional properties of the neural architecture also affect learning and performance in these domains. Here, neuroimaging findings are reviewed that reiterate evidence of experience-dependent brain plasticity, but also point to the predictive validity of such data in relation to new learning in speech and music domains. Indices of neural sensitivity to certain stimulus features have been shown to predict individual rates of learning; individual network properties of brain activity are especially relevant in this regard, as they may reflect anatomical connectivity. Similarly, numerous studies have shown that anatomical features of auditory cortex and other structures, and their anatomical connectivity, are predictive of new sensory-motor learning ability. Implications of this growing body of literature are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations192
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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