Neural representation of the musical beat is facilitated but not contingent on the repetition of rhythmic patterns
Notice bibliographique
Résumé
Music often entails perception of periodic beats which serve as internal temporal references to coordinate movements to music. Crucially, beat perception arises even in syncopated musical rhythms, which only weakly cue the beat periodicity. However, syncopated rhythms are often looped in music, suggesting that repetition of rhythmic patterns may facilitate beat perception by providing a periodic structure at a supra-second timescale. Here, we tested this hypothesis by recording separately electroencephalographic (EEG) and behavioral responses (finger tapping) while participants listened to different syncopated rhythmic sequences. These sequences either consisted of a repeated pattern (repetition of 4.8 and 9.6-s-long patterns) or were generated without repetition. Despite the degradation of pattern repetition, neural activity showed a periodized representation of the rhythmic input across conditions, at periodicities corresponding to those expressed in behavioral responses. However, this neural activity was further enhanced in the condition with shorter repeated patterns. Thus, pattern repetition was not necessary but strengthened the neural representation of the beat, demonstrating that supra-second periodicities in the rhythmic input further enhance sub-second periodicities in neural activity. These findings highlight the multiscale temporal processing of musical rhythm, and, more generally, complex rhythmic inputs involved in interpersonal interaction and communication.
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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) | 0,001 | 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 ».