Memory in time: Neural tracking of low-frequency rhythm dynamically modulates memory formation
Notice bibliographique
Résumé
Time is a critical component of episodic memory. Yet it is currently unclear how different types of temporal signals are represented in the brain and how these temporal signals support episodic memory. The current study investigated whether temporal cues provided by low-frequency environmental rhythms influence memory formation. Specifically, we tested the hypothesis that neural tracking of low-frequency rhythm serves as a mechanism of selective attention that dynamically biases the encoding of visual information at specific moments in time. Participants incidentally encoded a series of visual objects while passively listening to background, instrumental music with a steady beat. Objects either appeared in-synchrony or out-of-synchrony with the background beat. Participants were then given a surprise subsequent memory test (in silence). Results revealed significant neural tracking of the musical beat at encoding, evident in increased electrophysiological power and inter-trial phase coherence at the perceived beat frequency (1.25 Hz). Importantly, enhanced neural tracking of the background rhythm at encoding was associated with superior subsequent memory for in-synchrony compared to out-of-synchrony objects at test. Together, these results provide novel evidence that the brain spontaneously tracks low-frequency musical rhythm during naturalistic listening situations, and that the strength of this neural tracking is associated with the effects of rhythm on higher-order cognitive processes such as episodic memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».