Beta‐band oscillations during passive listening to metronome sounds reflect improved timing representation after short‐term musical training in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Sub-second time intervals in musical rhythms provide predictive cues about future events to performers and listeners through an internalized representation of timing. While the acuity of automatic, sub-second timing as well as cognitively controlled, supra-second timing declines with ageing, musical experts are less affected. This study investigated the influence of piano training on temporal processing abilities in older adults using behavioural and neuronal correlates. We hypothesized that neuroplastic changes in beta networks, caused by training in sensorimotor coordination with timing processing, can be assessed even in the absence of movement. Behavioural performance of internal timing stability was assessed with synchronization-continuation finger-tapping paradigms. Magnetoencephalography (MEG) was recorded from older adults before and after one month of one-on-one training. For neural measures of automatic timing processing, we focused on beta oscillations (13-30 Hz) during passive listening to metronome beats. Periodic beta-band modulations in older adults before training were similar to previous findings in young listeners at a beat interval of 800 ms. After training, behavioural performance for continuation tapping was improved and accompanied by an increased range of beat-induced beta modulation, compared to participants who did not receive training. Beta changes were observed in the caudate, auditory, sensorimotor and premotor cortices, parietal lobe, cerebellum and medial prefrontal cortex, suggesting that increased resources are involved in timing processing and goal-oriented monitoring as well as reward-based sensorimotor learning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».