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Enregistrement W4385406809 · doi:10.1093/cercor/bhad274

Mismatch negativity as a marker of auditory pattern separation

2023· article· en· W4385406809 sur OpenAlexafffund
Deena Herman, Stevenson Baker, Ricky Chow, Jaime Cazes, Claude Alain, R. Shayna Rosenbaum

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCanada Research ChairsBaycrest HospitalUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMismatch negativityAudiologyPsychologySensory memoryOddball paradigmEncoding (memory)Echoic memoryEvent-related potentialElectroencephalographyCognitive psychologyCognitionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To what extent does incidental encoding of auditory stimuli influence subsequent episodic memory for the same stimuli? We examined whether the mismatch negativity (MMN), an event-related potential generated by auditory change detection, is correlated with participants' ability to discriminate those stimuli (i.e. targets) from highly similar lures and from dissimilar foils. We measured the MMN in 30 young adults (18-32 years, 18 females) using a passive auditory oddball task with standard and deviant 5-tone sequences differing in pitch contour. After exposure, all participants completed an incidental memory test for old targets, lures, and foils. As expected, participants at test exhibited high sensitivity in recognizing target items relative to foils and lower sensitivity in recognizing target items relative to lures. Notably, we found a significant correlation between MMN amplitude and lure discrimination, but not foil discrimination. Our investigation shows that our capacity to discriminate sensory inputs at encoding, as measured by the MMN, translates into precision in memory for those inputs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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