Audiovisual structural connectivity in musicians and non-musicians: a cortical thickness and diffusion tensor imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Our sensory systems provide complementary information about the multimodal objects and events that are the target of perception in everyday life. Professional musicians' specialization in the auditory domain is reflected in the morphology of their brains, which has distinctive characteristics, particularly in areas related to auditory and audio-motor activity. Here, we combined diffusion tensor imaging (DTI) with a behavioral measure of visually induced gain in pitch discrimination, and we used measures of cortical thickness (CT) correlations to assess how auditory specialization and musical expertise are reflected in the structural architecture of white and grey matter relevant to audiovisual processing. Across all participants (n = 45), we found a correlation (p < 0.001) between reliance on visual cues in pitch discrimination and the fractional anisotropy (FA) in the left inferior fronto-occipital fasciculus (IFOF), a structure connecting visual and auditory brain areas. Group analyses also revealed greater cortical thickness correlation between visual and auditory areas in non-musicians (n = 28) compared to musicians (n = 17), possibly reflecting musicians' auditory specialization (FDR < 10%). Our results corroborate and expand current knowledge of functional specialization with a specific focus on audition, and highlight the fact that perception is essentially multimodal while uni-sensory processing is a specialized task.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».