Neuroimaging Studies on Familiarity of Music in Children with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The field of music neuroscience allows us to use music to investigate human cognition in vivo. Examining how brain processes familiar and unfamiliar music can elucidate underlying neural mechanisms of several cognitive processes. To date, familiarity in music listening and its neural correlates in typical adults have been investigated using a variety of neuroimaging techniques, yet the results are inconsistent. In addition, these correlates and respective functional connectivity related to music familiarity in typically developing (TD) children and children with autism spectrum disorder (ASD) are unknown. The present work consists of two studies. The first one reviews and qualitatively synthesizes relevant literature on the neural correlates of music familiarity, in healthy adult populations, using different neuroimaging methods. Then it estimates the brain areas most active when listening to familiar and unfamiliar musical excerpts using a coordinate-based meta-analyses technique of neuroimaging data. We established that motor brain structures were consistently active during familiar music listening. The activation of these motor-related areas could reflect audio-motor synchronization to elements of the music, such as rhythm and melody, so that one can tap, dance and “covert” sing along with a known song. Results from this research guided our second study. This work investigated the familiarity effect in music listening in both TD and ASD children, using magnetoencephalography (MEG). This technique enabled us to study brain connectivity and characterize the networks and frequency bands involved while listening to familiar and unfamiliar songs. TD children recruited a similar brain network as those in typical adults during familiar music listening, in the gamma frequency band. Compared to TD, children with ASD showed relatively intact processing of familiar songs but atypical processing of unfamiliar songs in theta and beta-bands. Atypical functional connectivity of other unfamiliar stimuli has been reported in ASD. Our findings reinforced that processing novelty is a challenge. Overall, this work contributes to the advancement of both fields of music neuroscience and brain connectivity in ASD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».