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Enregistrement W3136842914 · doi:10.1523/jneurosci.2884-20.2021

Neural Development of Speech Sensorimotor Learning

2021· article· en· W3136842914 sur OpenAlexaff
Hiroki Ohashi, David J. Ostry

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésSomatosensory systemPsychologyNeuroscienceNeuroplasticityHuman brainMotor learningAssociative learningMotor skillAssociative propertyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the human brain continues through to early adulthood. It has been suggested that cortical plasticity during this protracted period of development shapes circuits in associative transmodal regions of the brain. Here we considered how cortical plasticity during development might contribute to the coordinated brain activity required for speech motor learning. Specifically, we examined patterns of brain functional connectivity (FC), whose strength covaried with the capacity for speech audio-motor adaptation in children ages 5–12 and in young adults of both sexes. Children and adults showed distinct patterns of the encoding of learning in the brain. Adult performance was associated with connectivity in transmodal regions that integrate auditory and somatosensory information, whereas children rely on basic somatosensory and motor circuits. A progressive reliance on transmodal regions is consistent with human cortical development and suggests that human speech motor adaptation abilities are built on cortical remodeling, which is observable in late childhood and is stabilized in adults. SIGNIFICANCE STATEMENT A protracted period of neuro plasticity during human development is associated with extensive reorganization of associative cortex. We examined how the relationship between FC and speech motor learning capacity are reconfigured in conjunction with this cortical reorganization. Young adults and children aged 5–12 years showed distinctly different patterns. Mature brain networks related to learning included associative cortex, which integrates auditory and somatosensory feedback in speech, whereas the immature networks in children included motor regions of the brain. These patterns are consistent with the cortical reorganization that is initiated in late childhood. The result provides insights into the human biology of speech as well as to the mature neural mechanisms for multisensory integration in motor learning.

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 seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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