Adaptive Coding of Orofacial and Speech Actions in Motor and Somatosensory Spaces with and without Overt Motor Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Studies of speech motor control suggest that articulatory and phonemic goals are defined in multidimensional motor, somatosensory, and auditory spaces. To test whether motor simulation might rely on sensory-motor coding common with those for motor execution, we used a repetition suppression (RS) paradigm while measuring neural activity with sparse sampling fMRI during repeated overt and covert orofacial and speech actions. RS refers to the phenomenon that repeated stimuli or motor acts lead to decreased activity in specific neural populations and are associated with enhanced adaptive learning related to the repeated stimulus attributes. Common suppressed neural responses were observed in motor and posterior parietal regions in the achievement of both repeated overt and covert orofacial and speech actions, including the left premotor cortex and inferior frontal gyrus, the superior parietal cortex and adjacent intraprietal sulcus, and the left IC and the SMA. Interestingly, reduced activity of the auditory cortex was observed during overt but not covert speech production, a finding likely reflecting a motor rather an auditory imagery strategy by the participants. By providing evidence for adaptive changes in premotor and associative somatosensory brain areas, the observed RS suggests online state coding of both orofacial and speech actions in somatosensory and motor spaces with and without motor behavior and sensory feedback.
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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 | 0,002 |
| 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 ».