Cortical oscillations are modified by expertise in dance and music: Evidence from live dance audience
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, the focus of brain research has expanded from using strictly controlled stimuli towards understanding brain functioning in complex naturalistic contexts. Interest has increased in measuring brain processes in natural interaction, including classrooms, theatres, concerts and museums to understand the brain functions in the real world. Here, we examined how watching a live dance performance with music in a real-world dance performance setting engages the brains of the spectators. Expertise in dance or music has been shown to modify brain functions, including when watching dance or listening to music. Therefore, we recorded electroencephalography (EEG) from an audience of dancers, musicians and novices as they watched the live dance performance and analysed their cortical oscillations. We compared intrabrain oscillations when participants watched the performance (with music) or listened to the music alone without the dance. We found that dancers have stronger fronto-central and parieto-occipital theta phase synchrony (4-8 Hz) than novices when watching dance, likely reflecting the effects of dance experience on motor imagery, multisensory and social interaction processes. Also, compared with novices, dancers had stronger delta phase synchrony (0.5-4 Hz) when listening to music, and musicians had stronger delta phase synchrony when watching dance, suggesting expertise in music and dance enhances sensitivity or attention to temporal regularities in movement and sound.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».