Singing training predicts increased insula connectivity with speech and respiratory sensorimotor areas at rest
Notice bibliographique
Résumé
The insula contributes to the detection of salient events during goal-directed behavior and participates in the coordination of motor, multisensory, and cognitive systems. Recent task-fMRI studies with trained singers suggest that singing experience can enhance the access to these resources. However, the long-term effects of vocal training on insula-based networks are still unknown. In this study, we employed resting-state fMRI to assess experience-dependent differences in insula co-activation patterns between conservatory-trained singers and non-singers. Results indicate enhanced bilateral anterior insula connectivity in singers relative to non-singers with constituents of the speech sensorimotor network. Specifically, with the cerebellum (lobule V-VI) and the superior parietal lobes. The reversed comparison showed no effects. The amount of accumulated singing training predicted enhanced bilateral insula co-activation with primary sensorimotor areas representing the diaphragm and the larynx/phonation area-crucial regions for cortico-motor control of complex vocalizations-as well as the bilateral thalamus and the left putamen. Together, these findings highlight the neuroplastic effect of expert singing training on insula-based networks, as evidenced by the association between enhanced insula co-activation profiles in singers and the brain's speech motor system components.
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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) | 0,003 | 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 ».