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Enregistrement W4406084333 · doi:10.1002/hbm.70045

Human Auditory–Motor Networks Show Frequency‐Specific Phase‐Based Coupling in Resting‐State <scp>MEG</scp>

2025· article· en· W4406084333 sur OpenAlexafffund
Oscar Bedford, Alix Noly‐Gandon, Alberto Ara, Alex I. Wiesman, Philippe Albouy, Sylvain Baillet, Virginia B. Penhune, Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and MusicUniversité LavalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Pour l'AuditionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMagnetoencephalographyAuditory cortexMotor cortexPsychologyNeuroscienceMotor systemAudiologyElectroencephalographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perception and production of music and speech rely on auditory-motor coupling, a mechanism which has been linked to temporally precise oscillatory coupling between auditory and motor regions of the human brain, particularly in the beta frequency band. Recently, brain imaging studies using magnetoencephalography (MEG) have also shown that accurate auditory temporal predictions specifically depend on phase coherence between auditory and motor cortical regions. However, it is not yet clear whether this tight oscillatory phase coupling is an intrinsic feature of the auditory-motor loop, or whether it is only elicited by task demands. Further, we do not know if phase synchrony is uniquely enhanced in the auditory-motor system compared to other sensorimotor modalities, or to which degree it is amplified by musical training. In order to resolve these questions, we measured the degree of phase locking between motor regions and auditory or visual areas in musicians and non-musicians using resting-state MEG. We derived phase locking values (PLVs) and phase transfer entropy (PTE) values from 90 healthy young participants. We observed significantly higher PLVs across all auditory-motor pairings compared to all visuomotor pairings in all frequency bands. The pairing with the highest degree of phase synchrony was right primary auditory cortex with right ventral premotor cortex, a connection which has been highlighted in previous literature on auditory-motor coupling. Additionally, we observed that auditory-motor and visuomotor PLVs were significantly higher across all structures in the right hemisphere, and we found the highest differences between auditory and visual PLVs in the theta, alpha, and beta frequency bands. Last, we found that the theta and beta bands exhibited a preference for a motor-to-auditory PTE direction and that the alpha and gamma bands exhibited the opposite preference for an auditory-to-motor PTE direction. Taken together, these findings confirm our hypotheses that motor phase synchrony is significantly enhanced in auditory compared to visual cortical regions at rest, that these differences are highest across the theta-beta spectrum of frequencies, and that there exist alternating information flow loops across auditory-motor structures as a function of frequency. In our view, this supports the existence of an intrinsic, time-based coupling for low-latency integration of sounds and movements which involves synchronized phasic activity between primary auditory cortex with motor and premotor cortical areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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