Stability of Neural Oscillations Supports Auditory‐Motor Synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Previous findings suggest that auditory-motor synchronization is supported by increased coactivation of auditory and motor brain networks. Here, we compare synchronization accuracy and consistency with the temporal dynamics of neural signals during auditory-motor synchronization. Recurrence quantification analysis, a nonlinear technique for characterizing the temporal dynamics of complex systems, was applied to participants' neurophysiological activity recorded via electroencephalography (EEG) during an auditory-motor synchronization task. Changes in participants' neural predictability and stability were compared with their behavioral synchronization accuracy and consistency. EEG was recorded while participants produced a familiar melody at a comfortable rate as a measure of optimal temporal stability. Then, participants synchronized their taps with an auditory metronome presented at each participant's optimal rate and at rates 15% and 30% slower. EEG-based outcomes of determinism (predictability) and meanline (stability) were compared with behavioral synchronization measures. Participants showed decreased synchronization accuracy and higher EEG-based determinism at slower rates, consistent with lower flexibility. Furthermore, neural stability measures correlated with synchronization consistency across stimulus rates; as neural stability increased, so did behavioral synchronization consistency. Recurrence-based measures of neural stability may indicate a general mechanism supporting the maintenance of auditory-motor synchronization.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,001 | 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 ».