Is the auditory evoked P2 response a biomarker of learning?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Even though auditory training exercises for humans have been shown to improve certain perceptual skills of individuals with and without hearing loss, there is a lack of knowledge pertaining to which aspects of training are responsible for the perceptual gains, and which aspects of perception are changed. To better define how auditory training impacts brain and behavior, electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) have been used to determine the time course and coincidence of cortical modulations associated with different types of training. Here we focus on P1-N1-P2 auditory evoked responses (AEP), as there are consistent reports of gains in P2 amplitude following various types of auditory training experiences; including music and speech-sound training. The purpose of this experiment was to determine if the auditory evoked P2 response is a biomarker of learning. To do this, we taught native English speakers to identify a new pre-voiced temporal cue that is not used phonemically in the English language so that coinciding changes in evoked neural activity could be characterized. To differentiate possible effects of repeated stimulus exposure and a button-pushing task from learning itself, we examined modulations in brain activity in a group of participants who learned to identify the pre-voicing contrast and compared it to participants, matched in time, and stimulus exposure, that did not. The main finding was that the amplitude of the P2 auditory evoked response increased across repeated EEG sessions for all groups, regardless of any change in perceptual performance. What's more, these effects are retained for months. Changes in P2 amplitude were attributed to changes in neural activity associated with the acquisition process and not the learned outcome itself. A further finding was the expression of a late negativity (LN) wave 600-900 ms post-stimulus onset, post-training exclusively for the group that learned to identify the pre-voiced contrast.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle