Functional organization of voice patches in marmosets and cross-species comparisons with macaques and humans
Notice bibliographique
Résumé
We recently identified voice-selective patches in the marmoset auditory cortex, but whether these regions specifically encode conspecific vocalizations over heterospecific ones-and whether they share a similar functional organization with those of humans and macaques-remains unknown. In this study, we used ultra-high-field functional magnetic resonance imaging (fMRI) in awake marmosets to characterize the cortical organization of vocalization processing and directly compare it with prior human and macaque data. Using an established auditory stimulus set designed for cross-species comparisons-including conspecific, heterospecific (macaque and human), and non-vocal sounds-we identified voice-selective patches showing preferential responses to conspecific calls. Robust responses were found in three temporal voice patches (anterior, middle, and posterior) and in the pregenual anterior cingulate cortex (pgACC), all showing significantly stronger responses to conspecific vocalizations than to other sound categories. A key finding was that, while the temporal patches also showed weak responses to heterospecific calls, the pgACC responded exclusively to conspecific vocalizations. Representational similarity analysis (RSA) revealed that dissimilarity patterns across these patches aligned exclusively with the marmoset-specific categorical model, indicating species-selective representational structure. Cross-species RSA comparisons revealed conserved representational geometry in the primary auditory cortex (A1) but species-specific organization in anterior temporal areas. These findings highlight shared principles of vocal communication processing across primates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».