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Enregistrement W2102705657 · doi:10.1162/0898929041502616

Modulation of Motor Excitability during Speech Perception: The Role of Broca's Area

2004· article· en· W2102705657 sur OpenAlexaff
Kate E. Watkins, Tomáš Paus

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroca's areaPsychologyNeurocomputational speech processingTranscranial magnetic stimulationPerceptionSpeech perceptionMirror neuronPremotor cortexNeuroscienceMotor systemInferior frontal gyrusMotor theory of speech perceptionSpeech productionAudiologyCognitive psychologyStimulationFunctional magnetic resonance imagingSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies in both human and nonhuman primates indicate that motor and premotor cortical regions participate in auditory and visual perception of actions. Previous studies, using transcranial magnetic stimulation (TMS), showed that perceiving visual and auditory speech increased the excitability of the orofacial motor system during speech perception. Such studies, however, cannot tell us which brain regions mediate this effect. In this study, we used the technique of combining positron emission tomography with TMS to identify the brain regions that modulate the excitability of the motor system during speech perception. Our results show that during auditory speech perception, there is increased excitability of motor system underlying speech production and that this increase is significantly correlated with activity in the posterior part of the left inferior frontal gyrus (Broca's area). We propose that this area "primes" the motor system in response to heard speech even when no speech output is required and, as such, operates at the interface of perception and action.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations267
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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