Coupled neural systems underlie the production and comprehension of naturalistic narrative speech
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging studies of language have typically focused on either production or comprehension of single speech utterances such as syllables, words, or sentences. In this study we used a new approach to functional MRI acquisition and analysis to characterize the neural responses during production and comprehension of complex real-life speech. First, using a time-warp based intrasubject correlation method, we identified all areas that are reliably activated in the brains of speakers telling a 15-min-long narrative. Next, we identified areas that are reliably activated in the brains of listeners as they comprehended that same narrative. This allowed us to identify networks of brain regions specific to production and comprehension, as well as those that are shared between the two processes. The results indicate that production of a real-life narrative is not localized to the left hemisphere but recruits an extensive bilateral network, which overlaps extensively with the comprehension system. Moreover, by directly comparing the neural activity time courses during production and comprehension of the same narrative we were able to identify not only the spatial overlap of activity but also areas in which the neural activity is coupled across the speaker's and listener's brains during production and comprehension of the same narrative. We demonstrate widespread bilateral coupling between production- and comprehension-related processing within both linguistic and nonlinguistic areas, exposing the surprising extent of shared processes across the two systems.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».