Neural and Behavioral Evidence for Frequency-Selective Context Effects in Rhythm Processing in Humans
Notice bibliographique
Résumé
When listening to music, people often perceive and move along with a periodic meter. However, the dynamics of mapping between meter perception and the acoustic cues to meter periodicities in the sensory input remain largely unknown. To capture these dynamics, we recorded the electroencephalography while nonmusician and musician participants listened to nonrepeating rhythmic sequences, where acoustic cues to meter frequencies either gradually decreased (from regular to degraded) or increased (from degraded to regular). The results revealed greater neural activity selectively elicited at meter frequencies when the sequence gradually changed from regular to degraded compared with the opposite. Importantly, this effect was unlikely to arise from overall gain, or low-level auditory processing, as revealed by physiological modeling. Moreover, the context effect was more pronounced in nonmusicians, who also demonstrated facilitated sensory-motor synchronization with the meter for sequences that started as regular. In contrast, musicians showed weaker effects of recent context in their neural responses and robust ability to move along with the meter irrespective of stimulus degradation. Together, our results demonstrate that brain activity elicited by rhythm does not only reflect passive tracking of stimulus features, but represents continuous integration of sensory input with recent context.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».