Experience-Dependent Modulation of Feedback Integration during Singing: Role of the Right Anterior Insula
Notice bibliographique
Résumé
Somatosensation plays an important role in the motor control of vocal functions, yet its neural correlate and relation to vocal learning is not well understood. We used fMRI in 17 trained singers and 12 nonsingers to study the effects of vocal-fold anesthesia on the vocal-motor singing network as a function of singing expertise. Tasks required participants to sing musical target intervals under normal conditions and after anesthesia. At the behavioral level, anesthesia altered pitch accuracy in both groups, but singers were less affected than nonsingers, indicating an experience-dependent effect of the intervention. At the neural level, this difference was accompanied by distinct patterns of decreased activation in singers (cortical and subcortical sensory and motor areas) and nonsingers (subcortical motor areas only) respectively, suggesting that anesthesia affected the higher-level voluntary (explicit) motor and sensorimotor integration network more in experienced singers, and the lower-level (implicit) subcortical motor loops in nonsingers. The right anterior insular cortex (AIC) was identified as the principal area dissociating the effect of expertise as a function of anesthesia by three separate sources of evidence. First, it responded differently to anesthesia in singers (decreased activation) and nonsingers (increased activation). Second, functional connectivity between AIC and bilateral A1, M1, and S1 was reduced in singers but augmented in nonsingers. Third, increased BOLD activity in right AIC in singers was correlated with larger pitch deviation under anesthesia. We conclude that the right AIC and sensory-motor areas play a role in experience-dependent modulation of feedback integration for vocal motor control during singing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».