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Enregistrement W2517999792 · doi:10.3389/fnhum.2016.00443

Sensorimotor Oscillations Prior to Speech Onset Reflect Altered Motor Networks in Adults Who Stutter

2016· article· en· W2517999792 sur OpenAlexafffund
Anna-Maria Mersov, Cecilia Jobst, Douglas Cheyne, Luc De Nil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHospital for Sick Children
Mots-clésNeurosciencePsychologyAudiologyStutteringSpeech recognitionPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adults who stutter (AWS) have demonstrated atypical coordination of motor and sensory regions during speech production. Yet little is known of the speech-motor network in AWS in the brief time window preceding audible speech onset. The purpose of the current study was to characterize neural oscillations in the speech-motor network during preparation for and execution of overt speech production in AWS using magnetoencephalography (MEG). Twelve AWS and 12 age-matched controls were presented with 220 words, each word embedded in a carrier phrase. Controls were presented with the same word list as their matched AWS participant. Neural oscillatory activity was localized using minimum-variance beamforming during two time periods of interest: speech preparation (prior to speech onset) and speech execution (following speech onset). Compared to controls, AWS showed stronger beta (15-25 Hz) suppression in the speech preparation stage, followed by stronger beta synchronization in the bilateral mouth motor cortex. AWS also recruited the right mouth motor cortex significantly earlier in the speech preparation stage compared to controls. Exaggerated motor preparation is discussed in the context of reduced coordination in the speech-motor network of AWS. It is further proposed that exaggerated beta synchronization may reflect a more strongly inhibited motor system that requires a stronger beta suppression to disengage prior to speech initiation. These novel findings highlight critical differences in the speech-motor network of AWS that occur prior to speech onset and emphasize the need to investigate further the speech-motor assembly in the stuttering population.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 GPT0,344
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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