Individual neurophysiological signatures of spontaneous rhythm processing
Notice bibliographique
Résumé
When sensory input conveys rhythmic regularity, we can form predictions about the timing of upcoming events. Although rhythm processing capacities differ considerably between individuals, these differences are often obscured by participant- and trial-level data averaging procedures in M/EEG research. Here, we systematically assessed neurophysiological variability displayed by individuals listening to isochronous (1.54 Hz) equitone sequences interspersed with unexpected (amplitude-attenuated) deviant tones. Our approach aimed at revealing time-varying adaptive neural mechanisms for sampling the acoustic environment at multiple timescales. Rhythm tracking analyses confirmed that individuals encode temporal regularities and form temporal expectations, as indicated in delta-band (1.54 Hz) power and its anticipatory phase alignment to expected tone onsets. Zooming into tone- and participant-level data, we further characterized intra- and inter-individual variabilities in phase-alignment across auditory sequences. Further, individual modeling of beta-band tone-locked responses showed that a subset of auditory sequences was sampled rhythmically by superimposing binary (strong-weak; S-w), ternary (S-w-w) and mixed accentuation patterns. In these sequences, neural responses to standard and deviant tones were modulated by a binary accentuation pattern, thus pointing towards a mechanism of dynamic attending. Altogether, the current results point toward complementary roles of delta- and beta-band activity in rhythm processing and further highlight diverse and adaptive mechanisms to track and sample the acoustic environment at multiple timescales, even in the absence of task-specific instructions.
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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 ».