Attention affects overall gain but not selective contrast at meter frequencies in the neural processing of rhythm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When listening to music, humans spontaneously perceive and synchronize movement to periodic pulses of meter. A growing body of evidence suggests that this widespread ability is related to neural processes that selectively enhance meter periodicities. However, to what extent these neural processes are affected by the attentional state of the listener remains largely unknown. Here, we recorded EEG while participants listened to auditory rhythms and detected small changes in tempo or pitch of the stimulus, or performed a visual task. The overall neural response to the auditory input decreased when participants attended the visual modality, indicating generally lower sensitivity to acoustic information. However, the selective contrast at meter periodicities did not differ across the three tasks. Moreover, this selective contrast could be trivially accounted for by biologically-plausible models of subcortical auditory processing, but only when meter periodicities were already prominent in the acoustic input. However, when meter periodicities were not prominent in the auditory input, the EEG responses could not be explained by low-level processing. This was also confirmed by early auditory responses that originate predominantly in early auditory areas and were recorded in the same EEG. The contrast at meter periodicities in these early responses was consistently smaller than in the EEG responses originating mainly from higher-level processing stages. Together, these results demonstrate that selective contrast at meter periodicities involves higher-level neural processes that may be engaged automatically, irrespective of behavioral context. This robust shaping of the neural representation of rhythm might thus contribute to spontaneous and effortless synchronization to musical meter in humans across cultures.
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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 | 0,002 |
| 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 ».