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Enregistrement W3159488519 · doi:10.1162/jocn_a_01729

Speech Perception under the Tent: A Domain-general Predictive Role for the Cerebellum

2021· article· en· W3159488519 sur OpenAlexafffund
Jeremy I Skipper, Daniel R. Lametti

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBritish Academy
Mots-clésCerebellumPerceptionPsychologySpeech perceptionNeuroimagingSpeech productionNeuroscienceNeurocomputational speech processingCognitive psychologySpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the cerebellum in speech perception remains a mystery. Given its uniform architecture, we tested the hypothesis that it implements a domain-general predictive mechanism whose role in speech is determined by connectivity. We collated all neuroimaging studies reporting cerebellar activity in the Neurosynth database (n = 8206). From this set, we found all studies involving passive speech and sound perception (n = 72, 64% speech, 12.5% sounds, 12.5% music, and 11% tones) and speech production and articulation (n = 175). Standard and coactivation neuroimaging meta-analyses were used to compare cerebellar and associated cortical activations between passive perception and production. We found distinct regions of perception- and production-related activity in the cerebellum and regions of perception-production overlap. Each of these regions had distinct patterns of cortico-cerebellar connectivity. To test for domain-generality versus specificity, we identified all psychological and task-related terms in the Neurosynth database that predicted activity in cerebellar regions associated with passive perception and production. Regions in the cerebellum activated by speech perception were associated with domain-general terms related to prediction. One hallmark of predictive processing is metabolic savings (i.e., decreases in neural activity when events are predicted). To test the hypothesis that the cerebellum plays a predictive role in speech perception, we examined cortical activation between studies reporting cerebellar activation and those without cerebellar activation during speech perception. When the cerebellum was active during speech perception, there was far less cortical activation than when it was inactive. The results suggest that the cerebellum implements a domain-general mechanism related to prediction during speech perception.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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