Stability of Neural Oscillations Supports Auditory-Motor Synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous findings suggest that musical training leads to increased coactivation of auditory and motor brain networks, as well as enhanced auditory-motor synchronization. Less is known about the temporal dynamics of auditory-motor network interactions and how these temporal dynamics are shaped by musical training. The current study applied Recurrence Quantification Analysis, a nonlinear technique for characterizing the temporal dynamics of complex systems, to participants’ neurophysiological activity recorded via electroencephalography (EEG) during an auditory-motor synchronization task. We investigated changes in neural predictability and stability with musical training, and how these changes were related to synchronization accuracy and consistency. EEG was recorded while musicians and nonmusicians first tapped a familiar melody at a comfortable rate, called Spontaneous Production Rate (SPR). Then participants synchronized their taps with an auditory metronome presented at each participant’s SPR and at rates 15% and 30% slower than their SPR. EEG-based outcomes of determinism (predictability) and meanline (stability) were compared with behavioral synchronization measures. Musicians synchronized more consistently overall than nonmusicians. Both groups of participants showed decreased synchronization accuracy at slower rates, and higher EEG-based determinism (predictability) at slower rates. Furthermore, neural meanline (stability) measures correlated with synchronization consistency across all participants and stimulus rates; as neural stability increased, so did synchronization consistency. Neural stability may be a general mechanism supporting the maintenance of synchronization across rates, which may improve with musical training.
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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 | 0,004 |
| 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 ».