Neurofunctional Differences Between the Processing of Short and Long Auditory Time Intervals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous psychophysical studies have suggested that time intervals above and below 1.2 second are processed differently in the human brain. However, the neural underpinnings of this dissociation are still unclear. In the present study, we investigate whether distinct or common brain networks and dynamics support the passive perception of short (below 1.2s) and long (above 1.2s) empty time intervals. Twenty participants underwent an EEG recording during an auditory oddball paradigm with .8- and 1.6-s standard time intervals and deviants. We computed the auditory event-related potentials for each condition at the sensor and source levels. Then we performed cluster-based permutation statistics around N1 and P2 time periods, testing deviants against standards. At the sensor level, fronto-central components were elicited by deviance detection during N1 for long intervals, and during P2 for short intervals. Source reconstructions revealed that for short intervals, deviance detection was associated with activity in the left auditory cortex, bilateral supplementary motor areas and bilateral cingulate cortices. For long intervals, deviance detection was associated with activity in the left inferior parietal sulcus (IPS), bilateral cingulate cortices, and the right motor cortex. These results suggest that distinct brain dynamics and networks support the perception of short and long time intervals. Main Text
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».