Complexity Matching: Brain Signals Mirror Environment Information Patterns during Music Listening and Reward
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how the human brain integrates information from the environment with intrinsic brain signals to produce individual perspectives is an essential element of understanding the human mind. Brain signal complexity, measured with multiscale entropy, has been employed as a measure of information processing in the brain, and we propose that it can also be used to measure the information available from a stimulus. We can directly assess the correspondence between brain signal complexity and stimulus complexity as an indication of how well the brain reflects the content of the environment in an analysis that we term "complexity matching." Music is an ideal stimulus because it is a multidimensional signal with a rich temporal evolution and because of its emotion- and reward-inducing potential. When participants focused on acoustic features of music, we found that EEG complexity was lower and more closely resembled the musical complexity compared to an emotional task that asked them to monitor how the music made them feel. Music-derived reward scores on the Barcelona Music Reward Questionnaire correlated with less complexity matching but higher EEG complexity. Compared with perceptual-level processing, emotional and reward responses are associated with additional internal information processes above and beyond those linked to the external stimulus. In other words, the brain adds something when judging the emotional valence of music.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».