Listening to development: How electroencephalography informs infant language and music research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».