Vocal processing networks in the human and marmoset brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the brain circuitry involved in vocal processing across species is crucial for unraveling the evolutionary roots of human communication. While previous research has pinpointed voice-sensitive regions in primates, direct cross-species comparisons using standardized protocols are limited. This study utilizes ultra-high field fMRI to explore vocal processing mechanisms in humans and marmosets. By employing voice-sensitive regions of interest (ROIs) identified via auditory localizers, we analyzed response time courses to species-specific vocalizations and non-vocal sounds using a dynamic auditory-stimulation paradigm. This approach gradually introduced sounds into white noise over 33 seconds. Results revealed that both species have responsive areas in the temporal, frontal, and cingulate cortices, with a distinct preference for vocalizations. Significant differences were found in the response time courses between vocal and non-vocal sounds, with humans displaying faster responses to vocalizations than marmosets. We also identified a shared antero-ventral auditory pathway in both species for vocal processing, originating from the superior temporal gyrus. Conversely, a posterior-dorsal pathway was more prominent in humans, whereas in marmosets, this pathway processed both sound types similarly. This comparative study sheds light on both conserved and divergent auditory pathways in primates, providing new insights into conspecific vocalization processing.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».