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Enregistrement W2509158157 · doi:10.1111/ejn.13391

Early selectivity for vocal and musical sounds: electrophysiological evidence from an adaptation paradigm

2016· article· en· W2509158157 sur OpenAlexafffund
Simon Rigoulot, Jorge L. Armony

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCentre for Research on Brain Language and MusicDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésN100PsychologyPerceptionStimulus (psychology)Speech perceptionCommunicationAuditory perceptionSpeech recognitionCognitive psychologyElectroencephalographyEvent-related potentialNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in characterizing the neural basis of music perception and, in particular, assessing how similar, or not, it is to that of speech. To further explore this question, we employed an EEG adaptation paradigm in which we compared responses to short sounds belonging to the same category, either speech (pseudo-sentences) or music (piano or violin), depending on whether they were immediately preceded by a same- or different-category sound. We observed a larger reduction in the N100 component magnitude in response to musical sounds when they were preceded by music (either the same or different instrument) than by speech. In contrast, the N100 amplitude was not affected by the preceding stimulus category in the case of speech. For P200 component, we observed a diminution of amplitude when speech sounds were preceded speech, compared to music. No such decrease was found when we compared the responses to music sounds. These differences in the processing of speech and music are consistent with the proposal that some degree of category selectivity for these two classes of complex stimuli already occurs at early stages of auditory processing, possibly subserved by partly separated neuronal populations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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