Development of infant mismatch responses to auditory pattern changes between 2 and 4 months old
Notice bibliographique
Résumé
In order to process speech and music, the auditory cortex must learn to process patterns of sounds. Our previous studies showed that with a stream consisting of a repeating (standard) sound, younger infants show an increase in the amplitude of a positive slow wave in response to occasional changes (deviants) in pitch or duration, whereas older infants show a faster negative response that resembles mismatch negativity (MMN) in adults (Trainor et al., 2001, 2003; He et al., 2007). MMN reflects an automatic change-detection process that does not require attention, conscious awareness or behavioural response for its elicitation (Picton et al., 2000; Näätänen et al., 2007). It is an important tool for understanding auditory perception because MMN reflects a change-detection mechanism, and not simply that repetition of a stimulus results in a refractory state of sensory neural circuits while occasional changes to a new sound activate new non-refractory neural circuits (Näätänen et al., 2005). For example, MMN is elicited by a change in the pattern of a repeating note sequence, even when no new notes are introduced that could activate new sensory circuits (Alain et al., 1994, 1999;Schröger et al., 1996). In the present study, we show that in response to a change in the pattern of two repeating tones, MMN in 4-month-olds remains robust whereas the 2-month-old response does not. This indicates that the MMN response to a change in pattern at 4 months reflects the activation of a change-detection mechanism similarly as in adults.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».