Frequency-specific modulation of population-level frequency tuning in human auditory cortex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under natural circumstances, attention plays an important role in extracting relevant auditory signals from simultaneously present, irrelevant noises. Excitatory and inhibitory neural activity, enhanced by attentional processes, seems to sharpen frequency tuning, contributing to improved auditory performance especially in noisy environments. In the present study, we investigated auditory magnetic fields in humans that were evoked by pure tones embedded in band-eliminated noises during two different stimulus sequencing conditions (constant vs. random) under auditory focused attention by means of magnetoencephalography (MEG). RESULTS: In total, we used identical auditory stimuli between conditions, but presented them in a different order, thereby manipulating the neural processing and the auditory performance of the listeners. Constant stimulus sequencing blocks were characterized by the simultaneous presentation of pure tones of identical frequency with band-eliminated noises, whereas random sequencing blocks were characterized by the simultaneous presentation of pure tones of random frequencies and band-eliminated noises. We demonstrated that auditory evoked neural responses were larger in the constant sequencing compared to the random sequencing condition, particularly when the simultaneously presented noises contained narrow stop-bands. CONCLUSION: The present study confirmed that population-level frequency tuning in human auditory cortex can be sharpened in a frequency-specific manner. This frequency-specific sharpening may contribute to improved auditory performance during detection and processing of relevant sound inputs characterized by specific frequency distributions in noisy environments.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».