The neural correlates of referential communication: Taking advantage of sparse-sampling fMRI to study verbal communication with a real interaction partner
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an innovative functional magnetic resonance imaging (fMRI) protocol to study real verbal interactions while limiting the impact of speech-related movement artefacts. This protocol is based on a sparse sampling acquisition technique and allowed participants to complete a referential communication task with a real interaction partner. During verbal interactions, speakers adjust their verbal productions depending on their interlocutors' knowledge of the referents being mentioned. These adjustments have been linked to theory of mind (ToM), the ability to infer other's mental states. We thus sought to determine if the brain regions supporting ToM would also be activated during a referential communication task in which participants have to present movie characters that vary in their likelihood of being known by their interlocutor. This pilot study establishes that the sparse sampling strategy is a viable option to study the neural correlates of referential communication while minimizing movement artefacts. In addition, the brain regions supporting ToM were recruited during the task, though specifically for the conditions where participants could adjust their verbal productions to the interlocutor's likely knowledge of the referent. This study therefore demonstrates the feasibility and relevance of a sparse-sampling approach to study verbal interactions with fMRI, including referential communication.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».