Efficacy of Auditory versus Motor Learning for Skilled and Novice Performers
Notice bibliographique
Résumé
Humans must learn a variety of sensorimotor skills, yet the relative contributions of sensory and motor information to skill acquisition remain unclear. Here we compare the behavioral and neural contributions of perceptual learning to that of motor learning, and we test whether these contributions depend on the expertise of the learner. Pianists and nonmusicians learned to perform novel melodies on a piano during fMRI scanning in four learning conditions: listening (auditory learning), performing without auditory feedback (motor learning), performing with auditory feedback (auditory-motor learning), or observing visual cues without performing or listening (cue-only learning). Visual cues were present in every learning condition and consisted of musical notation for pianists and spatial cues for nonmusicians. Melodies were performed from memory with no visual cues and with auditory feedback (recall) five times during learning. Pianists showed greater improvements in pitch and rhythm accuracy at recall during auditory learning compared with motor learning. Nonmusicians demonstrated greater rhythm improvements at recall during auditory learning compared with all other learning conditions. Pianists showed greater primary motor response at recall during auditory learning compared with motor learning, and response in this region during auditory learning correlated with pitch accuracy at recall and with auditory-premotor network response during auditory learning. Nonmusicians showed greater inferior parietal response during auditory compared with auditory-motor learning, and response in this region correlated with pitch accuracy at recall. Results suggest an advantage for perceptual learning compared with motor learning that is both general and expertise-dependent. This advantage is hypothesized to depend on feedforward motor control systems that can be used during learning to transform sensory information into motor production.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».