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Enregistrement W4413113423 · doi:10.1016/j.infbeh.2025.102125

Listening to development: How electroencephalography informs infant language and music research

2025· article· en· W4413113423 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInfant Behavior and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectroencephalographyPsychologyCognitive psychologyPerceptionActive listeningCognitive scienceCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review, we discuss how advances in infant electroencephalography (EEG) in the last quarter century have allowed developmental scientists to revisit old questions and ask new ones about early auditory perception. We specifically focus on integrating research on language and music perception given both methodological and theoretical overlaps. We discuss how EEG’s high temporal resolution has provided insights into how infants process subtle changes in language and music, detecting phonemic contrasts, rhythmic patterns, and melodic cues sometimes even before these abilities are observable behaviorally. More recently, advanced methods have uncovered how neural coherence and neural tracking reflect auditory processing and predict future developmental outcomes. Coupling EEG with behavioral measures has enriched our insights into developmental milestones in cognition and perception that traditional methods may miss. Looking forward, we consider how advances in technology such as mobile EEG and hyperscanning can open doors for exploring auditory processing in naturalistic environments, such as during live caregiver interactions. We also discuss pressing challenges in the field, such as the focus on WEIRD populations and a lack of standardized data processing and analysis pipelines. Ultimately, the insights gained from infant language and music EEG research provide a strong foundation for informing parental guidance, and supporting early cognitive and linguistic growth. The continued integration of innovative technologies with rigorous, inclusive methodologies will be crucial in deepening our understanding of how infants perceive and learn language and music, two domains that connect infants to their social and cultural world. • Music and language infant researchers have much to gain from knowledge sharing. • We review how EEG advancements have shaped infant music and language research. • Foundational research focused on time-locked responses unveil early perception. • New analyses allow researchers to capture continuous sound pattern processing. • These fields can inform applied research on early developmental outcomes.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,315 · 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