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Enregistrement W2310580211 · doi:10.1073/pnas.1523357113

Spatiotemporal dynamics of auditory attention synchronize with speech

2016· article· en· W2310580211 sur OpenAlexaff
Malte Wöstmann, Björn Herrmann, Burkhard Maeß, Jonas Obleser

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetoencephalographyLateralization of brain functionStimulus (psychology)Sensory systemPsychologySelective auditory attentionSpeech recognitionComputer scienceCognitive psychologySelective attentionElectroencephalographyCommunicationNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention plays a fundamental role in selectively processing stimuli in our environment despite distraction. Spatial attention induces increasing and decreasing power of neural alpha oscillations (8-12 Hz) in brain regions ipsilateral and contralateral to the locus of attention, respectively. This study tested whether the hemispheric lateralization of alpha power codes not just the spatial location but also the temporal structure of the stimulus. Participants attended to spoken digits presented to one ear and ignored tightly synchronized distracting digits presented to the other ear. In the magnetoencephalogram, spatial attention induced lateralization of alpha power in parietal, but notably also in auditory cortical regions. This alpha power lateralization was not maintained steadily but fluctuated in synchrony with the speech rate and lagged the time course of low-frequency (1-5 Hz) sensory synchronization. Higher amplitude of alpha power modulation at the speech rate was predictive of a listener's enhanced performance of stream-specific speech comprehension. Our findings demonstrate that alpha power lateralization is modulated in tune with the sensory input and acts as a spatiotemporal filter controlling the read-out of sensory content.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations229
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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