Cortical Plasticity Induced by Short-Term Unimodal and Multimodal Musical Training
Notice bibliographique
Résumé
Learning to play a musical instrument requires complex multimodal skills involving simultaneous perception of several sensory modalities: auditory, visual, somatosensory, as well as the motor system. Therefore, musical training provides a good and adequate neuroscientific model to study multimodal brain plasticity effects in humans. Here, we investigated the impact of short-term unimodal and multimodal musical training on brain plasticity. Two groups of nonmusicians were musically trained over the course of 2 weeks. One group [sensorimotor-auditory (SA)] learned to play a musical sequence on the piano, whereas the other group [auditory (A)] listened to and made judgments about the music that had been played by participants of the sensorimotor-auditory group. Training-induced cortical plasticity was assessed by recording the musically elicited mismatch negativity (MMNm) from magnetoencephalographic measurements before and after training. SA and A groups showed significantly different cortical responses after training. Specifically, the SA group showed significant enlargement of MMNm after training compared with the A group, reflecting greater enhancement of musical representations in auditory cortex after sensorimotor-auditory training compared with after mere auditory training. Thus, we have experimentally demonstrated that not only are sensorimotor and auditory systems connected, but also that sensorimotor-auditory training causes plastic reorganizational changes in the auditory cortex over and above changes introduced by auditory training alone.
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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) | 0,002 | 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 ».