Sensory, Cognitive, and Sensorimotor Learning Effects in Recognition Memory for Music
Notice bibliographique
Résumé
Recent research suggests that perception and action are strongly interrelated and that motor experience may aid memory recognition. We investigated the role of motor experience in auditory memory recognition processes by musicians using behavioral, ERP, and neural source current density measures. Skilled pianists learned one set of novel melodies by producing them and another set by perception only. Pianists then completed an auditory memory recognition test during which the previously learned melodies were presented with or without an out-of-key pitch alteration while the EEG was recorded. Pianists indicated whether each melody was altered from or identical to one of the original melodies. Altered pitches elicited a larger N2 ERP component than original pitches, and pitches within previously produced melodies elicited a larger N2 than pitches in previously perceived melodies. Cortical motor planning regions were more strongly activated within the time frame of the N2 following altered pitches in previously produced melodies compared with previously perceived melodies, and larger N2 amplitudes were associated with greater detection accuracy following production learning than perception learning. Early sensory (N1) and later cognitive (P3a) components elicited by pitch alterations correlated with predictions of sensory echoic and schematic tonality models, respectively, but only for the perception learning condition, suggesting that production experience alters the extent to which performers rely on sensory and tonal recognition cues. These findings provide evidence for distinct time courses of sensory, schematic, and motoric influences within the same recognition task and suggest that learned auditory-motor associations influence responses to out-of-key pitches.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».