Decreased Gray-Matter Volume in Insular Cortex as a Correlate of Singers’ Enhanced Sensorimotor Control of Vocal Production
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence has shown enhanced sensorimotor control of vocal production as a consequence of extensive singing experience. The neural basis of this ability, however, is poorly understood. Given that the insula mediates motor aspects of vocal production, the present study investigated structural plasticity in insula induced by singing experience and its link to auditory feedback control of vocal production. Voxel-based morphometry (VBM) was used to examine the differences in gray matter (GM) volume in the insula of 21 singers and 21 non-singers. An auditory feedback perturbation paradigm was used to examine the differences in auditory-motor control of vocal production between singers and non-singers. Both groups vocalized sustained vowels while hearing their voice unexpectedly pitch-shifted -50 or -200 cents (200 ms duration). VBM analyses showed that singers exhibited significantly lower GM volumes in the bilateral insula than non-singers. When exposed to pitch perturbations in voice auditory feedback, singers involuntarily compensated for pitch perturbations in voice auditory feedback to a significantly lesser degree than non-singers. Moreover, across the two sizes of pitch perturbations, the magnitudes of vocal compensations were positively correlated with the total regional GM volumes in the bilateral insula. These results indicate that extensive singing training leads to decreased GM volumes in insula and suggest that morphometric plasticity in insula contributes to the enhanced sensorimotor control of vocal production observed in singers.
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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) | 0,002 | 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 ».