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Enregistrement W3114094987 · doi:10.1101/2020.12.24.423508

Effector-independent brain network for auditory-motor integration: fMRI evidence from singing and cello playing

2020· preprint· en· W3114094987 sur OpenAlexafffund
Melanie Segado, Robert J. Zatorre, Virginia B. Penhune

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensConcordia UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésSupramarginal gyrusSingingIntraparietal sulcusPsychologyCelloAuditory feedbackSuperior temporal gyrusSupplementary motor areaNeuroscienceMotor controlCognitive psychologyFunctional magnetic resonance imagingPianoArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many everyday tasks share high-level sensory goals but differ in the movements used to accomplish them. One example of this is musical pitch regulation, where the same notes can be produced using the vocal system or a musical instrument controlled by the hands. Cello playing has previously been shown to rely on brain structures within the singing network for performance of single notes, except in areas related to primary motor control, suggesting that the brain networks for auditory feedback processing and sensorimotor integration may be shared (Segado et al. 2018). However, research has shown that singers and cellists alike can continue singing/playing in tune even in the absence of auditory feedback (Chen et al. 2013, Kleber et al. 2013), so different paradigms are required to test feedback monitoring and control mechanisms. In singing, auditory pitch feedback perturbation paradigms have been used to show that singers engage a network of brain regions including anterior cingulate cortex (ACC), anterior insula (aINS), and intraparietal sulcus (IPS) when compensating for altered pitch feedback, and posterior superior temporal gyrus (pSTG) and supramarginal gyrus (SMG) when ignoring it (Zarate et al. 2005, 2008). To determine whether the brain networks for cello playing and singing directly overlap in these sensory-motor integration areas, in the present study expert cellists were asked to compensate for or ignore introduced pitch perturbations when singing/playing during fMRI scanning. We found that cellists were able to sing/play target tones, and compensate for and ignore introduced feedback perturbations equally well. Brain activity overlapped for singing and playing in IPS and SMG when compensating, and pSTG and dPMC when ignoring; differences between singing/playing across all three conditions were most prominent in M1, centered on the relevant motor effectors (hand, larynx). These findings support the hypothesis that pitch regulation during cello playing relies on structures within the singing network and suggests that differences arise primarily at the level of forward motor control. Highlights Expert cellists were asked to compensate for or ignore introduced pitch perturbations when singing/playing during fMRI scanning. Cellists were able to sing/play target tones, and compensate for and ignore introduced feedback perturbations equally well. Brain activity overlapped for singing and playing in IPS and SMG when compensating, and pSTG and dPMC when ignoring. Differences between singing/playing across were most prominent in M1, centered around the relevant motor effectors (hand, larynx) Findings support the hypothesis that pitch regulation during cello playing relies on structures within the singing network with differences arising primarily at the level of forward motor control

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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