MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803784174 · doi:10.1111/nyas.13738

Amplitude envelope correlations measure synchronous cortical oscillations in performing musicians

2018· article· en· W2803784174 sur OpenAlexafffund
Anna Zamm, Stefan Debener, Anna‐Katharina R. Bauer, Martin G. Bleichner, Alexander P. Demos, Caroline Palmėr

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesErasmus+Fonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsEuropean Commission
Mots-clésEnvelope (radar)AmplitudeElectroencephalographyDynamics (music)White noiseJoint (building)Measure (data warehouse)AcousticsBioacousticsNoise (video)Computer sciencePhysicsSpeech recognitionNeurosciencePsychologyArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major question facing cognitive neuroscience is measurement of interbrain synchrony between individuals performing joint actions. We describe the application of a novel method for measuring musicians' interbrain synchrony: amplitude envelope correlations (AECs). Amplitude envelopes (AEs) reflect energy fluctuations in cortical oscillations over time; AE correlations measure the degree to which two envelope fluctuations are temporally correlated, such as cortical oscillations arising from two individuals performing a joint action. Wireless electroencephalography was recorded from two pianists performing a musical duet; an analysis pipeline is described for computing AEs of cortical oscillations at the duet performance frequency (number of tones produced per second) to test whether these oscillations reflect the temporal dynamics of partners' performances. The pianists' AE correlations were compared with correlations based on a distribution of AEs simulated from white noise signals using the same methods. The AE method was also applied to the temporal characteristics of the pianists' performances, to show that the observed pair's AEs reflect the temporal dynamics of their performance. AE correlations offer a promising approach for assessing interbrain correspondences in cortical activity associated with performing joint tasks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the New York Academy of SciencesMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207