Behavior-Relevant Periodized Neural Representation of Acoustic But Not Tactile Rhythm in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Music makes people move. This human propensity to coordinate movement with musical rhythm requires multiscale temporal integration, allowing fast sensory events composing rhythmic input to be mapped onto slower, behavior-relevant, internal templates such as periodic beats. Relatedly, beat perception has been shown to involve an enhanced representation of the beat periodicities in neural activity. However, the extent to which this ability to move to the beat and the related "periodized" neural representation are shared across the senses beyond audition remains unknown. Here, we addressed this question by recording separately the electroencephalographic (EEG) responses and finger tapping to a rhythm conveyed either through acoustic or tactile inputs in healthy volunteers of either sex. The EEG responses to the acoustic rhythm, spanning a low-frequency range (below 15 Hz), showed enhanced representation of the perceived periodic beat, compatible with behavior. In contrast, the EEG responses to the tactile rhythm, spanning a broader frequency range (up to 25 Hz), did not show significant beat-related periodization and yielded less stable tapping. Together, these findings suggest a preferential role of low-frequency neural activity in supporting neural representation of the beat. Most importantly, we show that this neural representation, as well as the ability to move to the beat, is not systematically shared across the senses. More generally, these results, highlighting multimodal differences in beat processing, reveal a process of multiscale temporal integration that allows the auditory system to go beyond mere tracking of onset timing and to support higher-level internal representation and motor entrainment to rhythm.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».