Interacting Cortical and Basal Ganglia Networks Underlying Finding and Tapping to the Musical Beat
Notice bibliographique
Résumé
Humans are able to find and tap to the beat of musical rhythms varying in complexity from children's songs to modern jazz. Musical beat has no one-to-one relationship with auditory features-it is an abstract perceptual representation that emerges from the interaction between sensory cues and higher-level cognitive organization. Previous investigations have examined the neural basis of beat processing but have not tested the core phenomenon of finding and tapping to the musical beat. To test this, we used fMRI and had musicians find and tap to the beat of rhythms that varied from metrically simple to metrically complex-thus from a strong to a weak beat. Unlike most previous studies, we measured beat tapping performance during scanning and controlled for possible effects of scanner noise on beat perception. Results showed that beat finding and tapping recruited largely overlapping brain regions, including the superior temporal gyrus (STG), premotor cortex, and ventrolateral PFC (VLPFC). Beat tapping activity in STG and VLPFC was correlated with both perception and performance, suggesting that they are important for retrieving, selecting, and maintaining the musical beat. In contrast BG activity was similar in all conditions and was not correlated with either perception or production, suggesting that it may be involved in detecting auditory temporal regularity or in associating auditory stimuli with a motor response. Importantly, functional connectivity analyses showed that these systems interact, indicating that more basic sensorimotor mechanisms instantiated in the BG work in tandem with higher-order cognitive mechanisms in PFC.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».