Hippocampal Sclerosis Affects fMR-Adaptation of Lyrics and Melodies in Songs
Notice bibliographique
Résumé
Songs constitute a natural combination of lyrics and melodies, but it is unclear whether and how these two song components are integrated during the emergence of a memory trace. Network theories of memory suggest a prominent role of the hippocampus, together with unimodal sensory areas, in the build-up of conjunctive representations. The present study tested the modulatory influence of the hippocampus on neural adaptation to songs in lateral temporal areas. Patients with unilateral hippocampal sclerosis and healthy matched controls were presented with blocks of short songs in which lyrics and/or melodies were varied or repeated in a crossed factorial design. Neural adaptation effects were taken as correlates of incidental emergent memory traces. We hypothesized that hippocampal lesions, particularly in the left hemisphere, would weaken adaptation effects, especially the integration of lyrics and melodies. Results revealed that lateral temporal lobe regions showed weaker adaptation to repeated lyrics as well as a reduced interaction of the adaptation effects for lyrics and melodies in patients with left hippocampal sclerosis. This suggests a deficient build-up of a sensory memory trace for lyrics and a reduced integration of lyrics with melodies, compared to healthy controls. Patients with right hippocampal sclerosis showed a similar profile of results although the effects did not reach significance in this population. We highlight the finding that the integrated representation of lyrics and melodies typically shown in healthy participants is likely tied to the integrity of the left medial temporal lobe. This novel finding provides the first neuroimaging evidence for the role of the hippocampus during repetitive exposure to lyrics and melodies and their integration into a song.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».