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Enregistrement W3005022566 · doi:10.1152/jn.00758.2018

Neural entrainment to music is sensitive to melodic spectral complexity

2020· article· en· W3005022566 sur OpenAlexaff
Indiana Wollman, Pablo Arias, Jean‐Julien Aucouturier, Benjamin Morillon

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésEntrainment (biomusicology)MelodyStimulus (psychology)PerceptionPsychologyArousalElectroencephalographyRhythmSpeech recognitionNeuroscienceAcousticsComputer sciencePhysicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During auditory perception, neural oscillations are known to entrain to acoustic dynamics but their role in the processing of auditory information remains unclear. As a complex temporal structure that can be parameterized acoustically, music is particularly suited to address this issue. In a combined behavioral and EEG experiment in human participants, we investigated the relative contribution of temporal (acoustic dynamics) and nontemporal (melodic spectral complexity) dimensions of stimulation on neural entrainment, a stimulus-brain coupling phenomenon operationally defined here as the temporal coherence between acoustical and neural dynamics. We first highlight that low-frequency neural oscillations robustly entrain to complex acoustic temporal modulations, which underscores the fine-grained nature of this coupling mechanism. We also reveal that enhancing melodic spectral complexity, in terms of pitch, harmony, and pitch variation, increases neural entrainment. Importantly, this manipulation enhances activity in the theta (5 Hz) range, a frequency-selective effect independent of the note rate of the melodies, which may reflect internal temporal constraints of the neural processes involved. Moreover, while both emotional arousal ratings and neural entrainment were positively modulated by spectral complexity, no direct relationship between arousal and neural entrainment was observed. Overall, these results indicate that neural entrainment to music is sensitive to the spectral content of auditory information and indexes an auditory level of processing that should be distinguished from higher-order emotional processing stages. NEW & NOTEWORTHY Low-frequency (<10 Hz) cortical neural oscillations are known to entrain to acoustic dynamics, the so-called neural entrainment phenomenon, but their functional implication in the processing of auditory information remains unclear. In a behavioral and EEG experiment capitalizing on parameterized musical textures, we disentangle the contribution of stimulus dynamics, melodic spectral complexity, and emotional judgments on neural entrainment and highlight their respective spatial and spectral neural signature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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