A Context-Sensitive Neural Hierarchy for Evaluating Temporal Structure in Primate Vocalizations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».