Aging effects on neural processing of rhythm and meter
Notice bibliographique
Résumé
When listening to musical rhythm, humans can perceive and move to beat-like metrical pulses. Recently, it has been hypothesized that meter perception is related to brain activity responding to the acoustic fluctuation of the rhythmic input, with selective enhancement of the brain response elicited at meter-related frequencies. In the current study, electroencephalography (EEG) was recorded while younger (<35) and older (>60) adults listened to rhythmic patterns presented at two different tempi while intermittently performing a tapping task. Despite significant hearing loss compared to younger adults, older adults showed preserved brain activity to the rhythms. However, age effects were observed in the distribution of amplitude across frequencies. Specifically, in contrast with younger adults, older adults showed relatively larger amplitude at the frequency corresponding to the rate of individual events making up the rhythms as compared to lower meter-related frequencies. This difference is compatible with larger N1-P2 potentials as generally observed in older adults in response to acoustic onsets, irrespective of meter perception. These larger low-level responses to sounds have been linked to processes by which age-related hearing loss would be compensated by cortical sensory mechanisms. Importantly, this low-level effect would be associated here with relatively reduced neural activity at lower frequencies corresponding to higher-level metrical grouping of the acoustic events, as compared to younger adults.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».