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Enregistrement W2127973509 · doi:10.1162/jocn.2006.18.12.1959

Separate Neural Processing of Timbre Dimensions in Auditory Sensory Memory

2006· article· en· W2127973509 sur OpenAlexaff
Anne Caclin, Elvira Brattico, Mari Tervaniemi, Risto Näätänen, Dominique Morlet, Marie‐Hélène Giard, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbreMismatch negativitySensory memoryPsychologyEchoic memoryPerceptionSensory systemStimulus (psychology)EngramLoudnessAuditory perceptionSpeech recognitionCommunicationCognitive psychologyAudiologyElectroencephalographyComputer scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timbre is a multidimensional perceptual attribute of complex tones that characterizes the identity of a sound source. Our study explores the representation in auditory sensory memory of three timbre dimensions (acoustically related to attack time, spectral centroid, and spectrum fine structure), using the mismatch negativity (MMN) component of the auditory event-related potential. MMN is elicited by a discriminable change in a sound sequence and reflects the detection of the discrepancy between the current stimulus and traces in auditory sensory memory. The stimuli used in the present study were carefully controlled synthetic tones. MMNs were recorded after changes along each of the three timbre dimensions and their combinations. Additivity of unidimensional MMNs and dipole modeling results suggest partially separate MMN generators for different timbre dimensions, reflecting their mainly separate processing in auditory sensory memory. The results expand to timbre dimensions a property of separation of the representation in sensory memory that has already been reported between basic perceptual attributes (pitch, loudness, duration, and location) of sound sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,316
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations121
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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