Behavioral and Neural Correlates of Speech Motor Sequence Learning in Stuttering and Neurotypical Speakers: An fMRI Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Stuttering is a neurodevelopmental disorder characterized by impaired production of coordinated articulatory movements needed for fluent speech. It is currently unknown whether these abnormal production characteristics reflect disruptions to brain mechanisms underlying the acquisition and/or execution of speech motor sequences. To dissociate learning and control processes, we used a motor sequence learning paradigm to examine the behavioral and neural correlates of learning to produce novel phoneme sequences in adults who stutter (AWS) and neurotypical controls. Participants intensively practiced producing pseudowords containing non-native consonant clusters (e.g., "gvasf") over two days. The behavioral results indicated that although the two experimental groups showed comparable learning trajectories, AWS performed significantly worse on the task prior to and after speech motor practice. Using functional magnetic resonance imaging (fMRI), the authors compared brain activity during articulation of the practiced words and a set of novel pseudowords (matched in phonetic complexity). FMRI analyses revealed no differences between AWS and controls in cortical or subcortical regions; both groups showed comparable increases in activation in left-lateralized brain areas implicated in phonological working memory and speech motor planning during production of the novel sequences compared to the practiced sequences. Moreover, activation in left-lateralized basal ganglia sites was negatively correlated with in-scanner mean disfluency in AWS. Collectively, these findings demonstrate that AWS exhibit no deficit in constructing new speech motor sequences but do show impaired execution of these sequences before and after they have been acquired and consolidated.
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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 ».