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Enregistrement W4401041116 · doi:10.1093/cercor/bhae292

Auditory hemispheric asymmetry for actions and objects

2024· article· en· W4401041116 sur OpenAlexaff
Paul Robert, Robert J. Zatorre, Akanksha Gupta, Julien Sein, Jean‐Luc Anton, Pascal Belin, Etienne Thoret, Benjamin Morillon

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and MusicMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCategorizationAsymmetryFunctional magnetic resonance imagingPsychologyPerceptionNeuroscienceComputer scienceAuditory scene analysisAuditory systemSpeech recognitionCognitive psychologyArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is the function of auditory hemispheric asymmetry? We propose that the identification of sound sources relies on the asymmetric processing of two complementary and perceptually relevant acoustic invariants: actions and objects. In a large dataset of environmental sounds, we observed that temporal and spectral modulations display only weak covariation. We then synthesized auditory stimuli by simulating various actions (frictions) occurring on different objects (solid surfaces). Behaviorally, discrimination of actions relies on temporal modulations, while discrimination of objects relies on spectral modulations. Functional magnetic resonance imaging data showed that actions and objects are decoded in the left and right hemispheres, respectively, in bilateral superior temporal and left inferior frontal regions. This asymmetry reflects a generic differential processing-through differential neural sensitivity to temporal and spectral modulations present in environmental sounds-that supports the efficient categorization of actions and objects. These results support an ecologically valid framework of the functional role of auditory brain asymmetry.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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