The Effects of Theta-Gamma Peak Stimulation on Sensorimotor Learning During Speech Production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a noninvasive neuromodulatory tool that is thought to entrain intrinsic neural oscillations by supplying low electric currents over the scalp. Recent work has demonstrated the efficacy of theta-gamma phase-amplitude coupled tACS over primary motor cortex to enhance motor skill acquisition and motor recovery after stroke. Here, we wished to assess the efficacy of tACS delivered with 75-Hz gamma coupled to the peak of a 6-Hz theta envelope (theta-gamma peak; TGP) at an intensity of 2 mA peak-to-peak to enhance sensorimotor learning during speech production. Sensorimotor learning was measured by shifting the formant frequency of vowels in real-time as speech is produced and measuring the adaptation to this altered feedback. The study was a between-subjects, single-blind, sham-controlled design. We hypothesised that participants who performed the speech task while receiving TGP tACS over the speech motor cortex (N = 30) would show greater adaptation to altered auditory feedback than those receiving sham stimulation (N = 31). Contrary to this hypothesis, there was no effect of TGP tACS on adaptation to the upwards F1 shift in auditory feedback in either the final 30 trials of the learning phase or in the first 15 trials of the after-effect phase. However, a trend emerged in the TGP tACS group for greater retention of the adapted state and slower return to baseline F1 values in the after-effect phase. This finding was not predicted, and highlights the need for further investigation to deepen our understanding of the effects of TGP tACS on speech motor learning.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle