Neural plasticity: The substratum of music-based interventions in neurorehabilitation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The plastic nature of the human brain lends itself to experience and training-based structural changes leading to functional recovery. Music, with its multimodal activation of the brain, serves as a useful model for neurorehabilitation through neuroplastic changes in dysfunctional or impaired networks. Neurologic Music Therapy (NMT) contributes to the field of neurorehabilitation using this rationale. OBJECTIVE: The purpose of this article is to present a discourse on the concept of neuroplasticity and music-based neuroplasticity through the techniques of NMT in the domain of neurological rehabilitation. METHODS: The article draws on observations and findings made by researchers in the areas of neuroplasticity, music-based neuroplastic changes, NMT in neurological disorders and the implication of further research in this field. RESULTS: A commentary on previous research reveal that interventions based on the NMT paradigm have been successfully used to train neural networks using music-based tasks and paradigms which have been explained to have cross-modal effects on sensorimotor, language and cognitive and affective functions. CONCLUSIONS: Multimodal gains using music-based interventions highlight the brain plasticity inducing function of music. Individual differences do play a predictive role in neurological gains associated with such interventions. This area deserves further exploration and application-based studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle