Vocal learning as a preadaptation for the evolution of human beat perception and synchronization
Notice bibliographique
Résumé
The human capacity to synchronize movements to an auditory beat is central to musical behaviour and to debates over the evolution of human musicality. Have humans evolved any neural specializations for music processing, or does music rely entirely on brain circuits that evolved for other reasons? The vocal learning and rhythmic synchronization hypothesis proposes that our ability to move in time with an auditory beat in a precise, predictive and tempo-flexible manner originated in the neural circuitry for complex vocal learning. In the 15 years, since the hypothesis was proposed a variety of studies have supported it. However, one study has provided a significant challenge to the hypothesis. Furthermore, it is increasingly clear that vocal learning is not a binary trait animals have or lack, but varies more continuously across species. In the light of these developments and of recent progress in the neurobiology of beat processing and of vocal learning, the current paper revises the vocal learning hypothesis. It argues that an advanced form of vocal learning acts as a preadaptation for sporadic beat perception and synchronization (BPS), providing intrinsic rewards for predicting the temporal structure of complex acoustic sequences. It further proposes that in humans, mechanisms of gene-culture coevolution transformed this preadaptation into a genuine neural adaptation for sustained BPS. The larger significance of this proposal is that it outlines a hypothesis of cognitive gene-culture coevolution which makes testable predictions for neuroscience, cross-species studies and genetics. This article is part of the theme issue 'Synchrony and rhythm interaction: from the brain to behavioural ecology'.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».