Finding and Keeping the Beat: Neural Mechanisms Differ as Beat Perception Unfolds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perception of a regular beat is essential to our ability to synchronize movements to music in an anticipatory fashion. Beat perception requires multiple, distinct neural functions, corresponding to the perceptual stages that occur over time, including 1) detection that regularity is present ( beat finding ), 2) prediction of future regular events to enable anticipation ( beat continuation ), and 3) dynamic adjustment of predictions as the rhythmic stimulus changes ( beat adjustment ). The striatum has been shown to be crucial for beat perception generally, although it is unclear how, or whether, distinct regions of the striatum contribute to these different stages of beat perception. Here, we used fMRI to investigate the activity of striatal subregions during the different stages of beat perception. Participants listened to pairs of rhythms (polyrhythms) whose temporal structure induced distinct perceptual stages— finding, continuation , and adjustment of the beat. Dorsal putamen was preferentially active during beat finding , whereas the ventral putamen was preferentially active during beat adjustment . We also observed that anterior insula activity was sensitive to metrical structure (greater when polyrhythms were metrically incongruent than when they were congruent). These data implicate the dorsal putamen in the detection of regularity, possibly by detection of coincidences between cortical oscillations, and the ventral putamen in the adjustment of regularity perception, possibly by integration of prediction errors in ongoing beat predictions. Additionally, activity in the supramarginal and superior temporal gyri correlated with beat tapping performance, and activity in the superior temporal gyrus correlated with beat perception (performance on the Beat Alignment Test).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».