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Enregistrement W2732631268 · doi:10.1038/ncomms15801

Aging affects the balance of neural entrainment and top-down neural modulation in the listening brain

2017· article· en· W2732631268 sur OpenAlexaff
Molly J. Henry, Björn Herrmann, Dunja Kunke, Jonas Obleser

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensOntario Brain InstituteWestern University
Organismes subventionnairesMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Active listeningAudiologyPsychologyElectroencephalographyRhythmSensory systemNeural activityNeural correlates of consciousnessNeuroscienceCognitionBrain activity and meditationCognitive psychologyCommunicationMedicinePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy aging is accompanied by listening difficulties, including decreased speech comprehension, that stem from an ill-understood combination of sensory and cognitive changes. Here, we use electroencephalography to demonstrate that auditory neural oscillations of older adults entrain less firmly and less flexibly to speech-paced (∼3 Hz) rhythms than younger adults' during attentive listening. These neural entrainment effects are distinct in magnitude and origin from the neural response to sound per se. Non-entrained parieto-occipital alpha (8-12 Hz) oscillations are enhanced in young adults, but suppressed in older participants, during attentive listening. Entrained neural phase and task-induced alpha amplitude exert opposite, complementary effects on listening performance: higher alpha amplitude is associated with reduced entrainment-driven behavioural performance modulation. Thus, alpha amplitude as a task-driven, neuro-modulatory signal can counteract the behavioural corollaries of neural entrainment. Balancing these two neural strategies may present new paths for intervention in age-related listening difficulties.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations137
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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