Within-species differences in vocal production learning in a songbird are associated with differences in flexible rhythm pattern perception
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans readily recognize a familiar rhythmic pattern, such as isochrony (equal timing between events) across a wide range of rates. This ability reflects a facility with perceiving the relative timing of events, not just absolute interval durations. Several lines of evidence suggest that this ability is supported by precise temporal predictions that arise from forebrain auditory-motor interactions. We have shown previously that male zebra finches, which possess specialized auditory-motor networks and communicate with rhythmically patterned sequences, share our ability to recognize isochrony independent of rate. To test the hypothesis that flexible rhythm pattern perception is linked to vocal learning, we ask whether female zebra finches, which do not learn to sing, can also recognize global temporal patterns. We find that non-singing females can flexibly recognize isochrony but perform slightly worse than males on average. These findings are consistent with recent work showing that while females have reduced forebrain song regions, the overall network connectivity of vocal premotor regions is similar to that in males and supports predictions of upcoming events. Comparative studies of male and female songbirds thus offer an opportunity to study how individual differences in auditory-motor connectivity influence perception of relative timing, a hallmark of human music perception.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».