Linking Cortical Morphology to Interindividual Variability in Auditory Feedback Control of Vocal Production
Notice bibliographique
Résumé
Speakers regulate vocal motor behaviors in a compensatory manner when perceiving errors in auditory feedback. Little is known, however, about the source of interindividual variability that exists in the degree to which speakers compensate for perceived errors. The present study included 40 young adults to investigate whether individual differences in auditory integration for vocal pitch regulation, as indexed by vocal compensations for pitch perturbations in auditory feedback, can be predicted by cortical morphology as assessed by gray-matter volume, cortical thickness, and surface area in a whole-brain manner. The results showed that greater gray-matter volume in the left inferior parietal lobule and greater cortical thickness and surface area in the left superior/middle temporal gyrus, temporal pole, inferior/superior parietal lobule, and precuneus predicted larger vocal responses. Greater cortical thickness in the right inferior frontal gyrus and superior parietal lobule and surface area in the left precuneus and cuneus were significantly correlated with smaller magnitudes of vocal responses. These findings provide the first evidence that vocal compensations for feedback errors are predicted by the structural morphology of the frontal and tempo-parietal regions, and further our understanding of the neural basis that underlies interindividual variability in auditory-motor control of vocal production.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».