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Enregistrement W3120810126 · doi:10.1016/j.neuroimage.2021.117759

Arcuate fasciculus architecture is associated with individual differences in pre-attentive detection of unpredicted music changes

2021· article· en· W3120810126 sur OpenAlexaff
Lucía Vaquero, Neus Ramos‐Escobar, David Cucurell, François Clément, Vesa Putkinen, Emma Segura, Minna Huotilainen, Virginia B. Penhune, Antoni Rodríguez‐Fornells

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensConcordia UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésArcuate fasciculusMismatch negativityPsychologyElectroencephalographyNeuroscienceWhite matterAuditory cortexTractographyMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mismatch negativity (MMN) is an event related brain potential (ERP) elicited by unpredicted sounds presented in a sequence of repeated auditory stimuli. The neural sources of the MMN have been previously attributed to a fronto-temporo-parietal network which crucially overlaps with the so-called auditory dorsal stream, involving inferior and middle frontal, inferior parietal, and superior and middle temporal regions. These cortical areas are structurally connected by the arcuate fasciculus (AF), a three-branch pathway supporting the feedback-feedforward loop involved in auditory-motor integration, auditory working memory, storage of acoustic templates, as well as comparison and update of those templates. Here, we characterized the individual differences in the white-matter macrostructural properties of the AF and explored their link to the electrophysiological marker of passive change detection gathered in a melodic multifeature MMN-EEG paradigm in 26 healthy young adults without musical training. Our results show that left fronto-temporal white-matter connectivity plays an important role in the pre-attentive detection of rhythm modulations within a melody. Previous studies have shown that this AF segment is also critical for language processing and learning. This strong coupling between structure and function in auditory change detection might be related to life-time linguistic (and possibly musical) exposure and experiences, as well as to timing processing specialization of the left auditory cortex. To the best of our knowledge, this is the first time in which the relationship between neurophysiological (EEG) and brain white-matter connectivity indexes using DTI-tractography are studied together. Thus, the present results, although still exploratory, add to the existing evidence on the importance of studying the constraints imposed on cognitive functions by the underlying structural connectivity.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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