Age-related variability in network engagement during music listening
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Listening to music is an enjoyable behaviour that engages multiple networks of brain regions. As such, the act of music listening may offer a way to interrogate network activity, and to examine the reconfigurations of brain networks that have been observed in healthy aging. The present study is an exploratory examination of brain network dynamics during music listening in healthy older and younger adults. Network measures were extracted and analyzed together with behavioural data using a combination of hidden Markov modelling and partial least squares. We found age- and preference-related differences in fMRI data collected during music listening in healthy younger and older adults. Both age groups showed higher occupancy (the proportion of time a network was active) in a temporal-mesolimbic network while listening to self-selected music. Activity in this network was strongly positively correlated with liking and familiarity ratings in younger adults, but less so in older adults. Additionally, older adults showed a higher degree of correlation between liking and familiarity ratings consistent with past behavioural work on age-related dedifferentiation. We conclude that, while older adults do show network and behaviour patterns consistent with dedifferentiation, activity in the temporal-mesolimbic network is relatively robust to dedifferentiation. These findings may help explain how music listening remains meaningful and rewarding in old age.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle