Sensorimotor Learning Enhances Expectations During Auditory Perception
Notice bibliographique
Résumé
Sounds that have been produced with one's own motor system tend to be remembered better than sounds that have only been perceived, suggesting a role of motor information in memory for auditory stimuli. To address potential contributions of the motor network to the recognition of previously produced sounds, we used event-related potential, electric current density, and behavioral measures to investigate memory for produced and perceived melodies. Musicians performed or listened to novel melodies, and then heard the melodies either in their original version or with single pitch alterations. Production learning enhanced subsequent recognition accuracy and increased amplitudes of N200, P300, and N400 responses to pitch alterations. Premotor and supplementary motor regions showed greater current density during the initial detection of alterations in previously produced melodies than in previously perceived melodies, associated with the N200. Primary motor cortex was more strongly engaged by alterations in previously produced melodies within the P300 and N400 timeframes. Motor memory traces may therefore interface with auditory pitch percepts in premotor regions as early as 200 ms following perceived pitch onsets. Outcomes suggest that auditory-motor interactions contribute to memory benefits conferred by production experience, and support a role of motor prediction mechanisms in the production effect.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».