Establecimientos de grandes reparaciones de locomotoras de vapor: los talleres de Valladolid
Notice bibliographique
Résumé
Integration of auditory and visual information is important to both language and music. In the linguistic domain, audiovisual integration alters event-related potentials (ERPs) at early stages of processing (the mismatch negativity (MMN)) as well as later stages (P300(Andres et al., 2011)). However, the role of experience in audiovisual integration is unclear, as reading experience is generally confounded with developmental stage. Here we tested whether audiovisual integration of music appears similar to reading, and how musical experience altered integration. We compared brain responses in musicians and non-musicians on an auditory pitch-interval oddball task that evoked the MMN and P300, while manipulating whether visual pitch-interval information was congruent or incongruent with the auditory information. We predicted that the MMN and P300 would be largest when both auditory and visual stimuli deviated, because audiovisual integration would increase the neural response when the deviants were congruent. The results indicated that scalp topography differed between musicians and non-musicians for both the MMN and P300 response to deviants. Interestingly, musicians' musical training modulated integration of congruent deviants at both early and late stages of processing. We propose that early in the processing stream, visual information may guide interpretation of auditory information, leading to a larger MMN when auditory and visual information mismatch. At later attentional stages, integration of the auditory and visual stimuli leads to a larger P300 amplitude. Thus, experience with musical visual notation shapes the way the brain integrates abstract sound-symbol pairings, suggesting that musicians can indeed inform us about the role of experience in audiovisual integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».