Brain activity supporting alternating speech for semantic words: simultaneous magnetoencephalographic recording
Notice bibliographique
Résumé
Communication, especially conversation, is essential for human social life. Many previous studies have examined the neuroscientific underpinnings of conversation, i.e. language comprehension and speech production. However, conversation inherently involves two or more people, and unless two people actually interact with one another, the nature of the conversation cannot be truly revealed. Therefore, in this study, we used two magnetoencephalographs that were connected together, and simultaneously recorded brain activity while two people took turns speaking in a word association/alphabet completion task. We compared the amplitude modulation of the alpha- and beta-band rhythms within each of the 62 brain regions under semantic (word association; less predictable) and non-semantic (alphabet completion; more predictable) conditions. We found that the amplitudes of the rhythms were significantly different between conditions in a wide range of brain regions. Additionally, significant differences were observed in nearly the same group of brain regions after versus before each utterance, indicating that a wide range of brain areas is involved in predicting a conversation partner's next utterance. This result supports the idea that mentalizing, e.g. predicting another person's speech, plays an important role in conversation, and suggests that the neural network implicated in mentalizing extends over a wide range of brain regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».