Detecting auditory temporal regularities: electrophysiological index of tracking and identification of disambiguating information
Notice bibliographique
Résumé
Learning, and detection of regularities allows us to make predictions about our environment and process stimuli more efficiently. Using EEG, we found an electrophysiological signature linked to how the brain uses and interprets auditory information in the time domain. We used sequences of five tones with different pitches, with one of three distinct temporal regularities, using a short-long-short-long, long-short-long-short, or isochronous ISI pattern. They were designed so the second tone carried temporal-sequence information, by being presented after a short, medium, or long ISI, allowing recognition of the pattern. Participants heard two tone sequences with the same temporal regularity and had to indicate if the tone pitches were identical. In one experiment, the three types of regularities were randomly intermixed, whereas they were blocked in a control experiment. A frontal and frontocentral positivity increased for the first set of the first experiment (when temporal pattern was not previously known), compared to that same set in the control experiment (pattern known), starting around the earliest time the second tone could be presented, and peaking shortly after actual tone onset. Although these temporal patterns were task irrelevant, and most participants were unaware of them when asked, our results suggest the brain disambiguates its variable environment based on the earliest available information, and that it does so rapidly, pre-attentively, and automatically.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».