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Enregistrement W4416332131 · doi:10.1101/2025.11.14.688454

A Context-Sensitive Neural Hierarchy for Evaluating Temporal Structure in Primate Vocalizations

2025· preprint· W4416332131 sur OpenAlexfundno aff
Ding Cui, Margaret Loewith, Audrey Dureux, Alessandro Zanini, Stefan Everling

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMarmosetPrimateSequence (biology)Contrast (vision)Somatosensory systemNeural activityNonhuman primate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding how the brain encodes temporal order in communication is central to explaining how complex interactions are perceived as coherent events. In humans, disrupting the sequence of words or scenes abolishes characteristic activity in higher-order networks, but whether similar mechanisms exist in nonhuman primates remains unknown. Here we used ultra–high-field fMRI (9.4 T) in awake marmosets to test how the marmoset brain evaluates temporal structure in natural conspecific vocalizations. Animals heard vocal sequences from three social contexts (angry, conversational, food-related) presented in intact, reversed, or randomized order, with call identity held constant. Disrupting sequence order altered responses across a distributed cortical–subcortical network. Contrast to reversed order, intact sequences drove stronger activation in prefrontal, cingulate, parietal, and somatosensory regions, whereas randomization produced the most widespread disruptions, additionally recruiting motor, insular, hippocampal, and thalamic territories. Uni- and multivariate analyses revealed a core network—including prefrontal area 8, cingulate areas 24/32, somatosensory cortex, and parietal Tpt—consistently sensitive to temporal coherence, with broader recruitment under severe disruption. Network-level dynamics further varied by context: conversation elicited earlier sensitivity to sequence disruptions, angry peaked later, and food built more gradually. These findings provide the first whole-brain evidence that marmosets engage hierarchically organized, context-sensitive networks to evaluate multi-agent vocal sequence structure, establishing a cross-species bridge to human narrative processing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,269 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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