Development of Auditory Phase-Locked Activity for Music Sounds
Notice bibliographique
Résumé
The auditory cortex undergoes functional and anatomical development that reflects specialization for learned sounds. In humans, auditory maturation is evident in transient auditory-evoked potentials (AEPs) elicited by speech or music. However, neural oscillations at specific frequencies are also known to play an important role in perceptual processing. We hypothesized that, if oscillatory activity in different frequency bands reflects different aspects of sound processing, the development of phase-locking to stimulus attributes at these frequencies may have different trajectories. We examined the development of phase-locking of oscillatory responses to music sounds and to pure tones matched to the fundamental frequency of the music sounds. Phase-locking for theta (4-8 Hz), alpha (8-14 Hz), lower-to-mid beta (14-25 Hz), and upper-beta and gamma (25-70 Hz) bands strengthened with age. Phase-locking in the upper-beta and gamma range matured later than in lower frequencies and was stronger for music sounds than for pure tones, likely reflecting the maturation of neural networks that code spectral complexity. Phase-locking for theta, alpha, and lower-to-mid beta was sensitive to temporal onset (rise time) sound characteristics. The data were also consistent with phase-locked oscillatory effects of acoustic (spectrotemporal) complexity and timbre familiarity. Future studies are called for to evaluate developmental trajectories for oscillatory activity, using stimuli selected to address hypotheses related to familiarity and spectral and temporal encoding suggested by the current findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».