Sensory contribution to vocal emotion deficit in patients with cerebellar stroke
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been increasing evidence of cerebellar involvement in emotion processing. Difficulties in the recognition of emotion from voices (i.e., emotional prosody) have been observed following cerebellar stroke. However, the interplay between sensory and higher-order cognitive dysfunction in these deficits, as well as possible hemispheric specialization for emotional prosody processing, has yet to be elucidated. We investigated the emotional prosody recognition performances of patients with right versus left cerebellar lesions, as well as of matched controls, entering the acoustic features of the stimuli in our statistical model. We also explored the cerebellar lesion-behavior relationship, using voxel-based lesion-symptom mapping. Results revealed impairment of vocal emotion recognition in both patient subgroups, particularly for neutral or negative prosody, with a higher number of misattributions in patients with right-hemispheric stroke. Voxel-based lesion-symptom mapping showed that some emotional misattributions correlated with lesions in the right Lobules VIIb and VIII and right Crus I and II. Furthermore, a significant proportion of the variance in this misattribution was explained by acoustic features such as pitch, loudness, and spectral aspects. These results point to bilateral posterior cerebellar involvement in both the sensory and cognitive processing of emotions.
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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 | 0,005 |
| 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 ».