The Effect of Familiarity on Neural Representations of Music and Language
Notice bibliographique
Résumé
We investigated how familiarity alters music and language processing in the brain. We used fMRI to measure brain responses before and after participants were familiarized with novel music and language stimuli. To manipulate the presence of language and music in the stimuli, there were four conditions: (1) whole music (music and words together), (2) instrumental music (no words), (3) a capella music (sung words, no instruments), and (4) spoken words. To manipulate participants' familiarity with the stimuli, we used novel stimuli and a familiarization paradigm designed to mimic "natural" exposure, while controlling for autobiographical memory confounds. Participants completed two fMRI scans that were separated by a stimulus training period. Behaviorally, participants learned the stimuli over the training period. However, there were no significant neural differences between the familiar and unfamiliar stimuli in either univariate or multivariate analyses. There were differences in neural activity in frontal and temporal regions based on the presence of language in the stimuli, and these differences replicated across the two scanning sessions. These results indicate that the way we engage with music is important for creating a memory of that music, and these aspects, over and above familiarity on its own, may be responsible for the robust nature of musical memory in the presence of neurodegenerative disorders such as Alzheimer disease.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».