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Enregistrement W2171939580 · doi:10.1093/cercor/bhm115

Volume of Left Heschl's Gyrus and Linguistic Pitch Learning

2007· article· en· W2171939580 sur OpenAlexaff
Patrick C. M. Wong, Catherine M. Warrier, Virginia B. Penhune, Ajit Kumar Roy, A. Sadehh, Todd B. Parrish, Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Aging
Mots-clésPsychologyGyrusLanguage acquisitionLinguisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on the contributions of the human nervous system to language processing and learning has generally been focused on the association regions of the brain without considering the possible contribution of primary and adjacent sensory areas. We report a study examining the relationship between the anatomy of Heschl's Gyrus (HG), which includes predominately primary auditory areas and is often found to be associated with nonlinguistic pitch processing and language learning. Unlike English, most languages of the world use pitch patterns to signal word meaning. In the present study, native English-speaking adult subjects learned to incorporate foreign pitch patterns in word identification. Subjects who were less successful in learning showed a smaller HG volume on the left (especially gray matter volume), but not on the right, relative to learners who were successful. These results suggest that HG, typically shown to be associated with the processing of acoustic cues in nonspeech processing, is also involved in speech learning. These results also suggest that primary auditory regions may be important for encoding basic acoustic cues during the course of spoken language learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations222
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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