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Enregistrement W2911482077 · doi:10.3390/brainsci9020025

Electrical Brain Responses Reveal Sequential Constraints on Planning during Music Performance

2019· article· en· W2911482077 sur OpenAlexafffund
Brian Mathias, William J. Gehring, Caroline Palmėr

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Science Foundation
Mots-clésAuditory feedbackMelodySensory systemPsychologyCued speechEvent-related potentialSpeech recognitionComputer scienceElectroencephalographyCognitive psychologyCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elements in speech and music unfold sequentially over time. To produce sentences and melodies quickly and accurately, individuals must plan upcoming sequence events, as well as monitor outcomes via auditory feedback. We investigated the neural correlates of sequential planning and monitoring processes by manipulating auditory feedback during music performance. Pianists performed isochronous melodies from memory at an initially cued rate while their electroencephalogram was recorded. Pitch feedback was occasionally altered to match either an immediately upcoming Near-Future pitch (next sequence event) or a more distant Far-Future pitch (two events ahead of the current event). Near-Future, but not Far-Future altered feedback perturbed the timing of pianists' performances, suggesting greater interference of Near-Future sequential events with current planning processes. Near-Future feedback triggered a greater reduction in auditory sensory suppression (enhanced response) than Far-Future feedback, reflected in the P2 component elicited by the pitch event following the unexpected pitch change. Greater timing perturbations were associated with enhanced cortical sensory processing of the pitch event following the Near-Future altered feedback. Both types of feedback alterations elicited feedback-related negativity (FRN) and P3a potentials and amplified spectral power in the theta frequency range. These findings suggest similar constraints on producers' sequential planning to those reported in speech production.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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