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Record W2885603532 · doi:10.71781/19036

Simulation de l'amusie dans le cerveau normal

2017· dissertation· fr· W2885603532 on OpenAlexfundno aff
Isabelle Royal

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicVisual perception and processing mechanisms
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

On estime qu’environ 1.5% de la population présente un déficit perceptuel qui interfère spécifiquement avec le développement normal d’habiletés musicales. Ce trouble est connu sous le nom d’amusie congénitale, et est caractérisé par une difficulté importante à percevoir la musique et à détecter les fines variations de hauteurs de sons. De plus, il se manifeste en l’absence de tout autre déficit perceptuel (ex. perte auditive) ou cognitif (ex. déficience intellectuelle, retard de langage). Le déficit au cœur de l’amusie réside dans la perturbation des mécanismes de détection consciente des fines variations de hauteurs, tel que reflété par l’absence de réponses électriques cérébrales typiques. Des anomalies anatomiques et fonctionnelles identifiées chez des amusiques au niveau du réseau fronto-temporal droit suggèrent une propagation anormale de l’information entre le gyrus frontal inférieur et le cortex auditif. Or, aucune étude n’a systématiquement investigué la relation causale entre l’intégrité de ce réseau et l’expression comportementale et électrophysiologique de l’amusie. Le premier objectif de cette thèse était d’investiguer la possibilité d’induire des caractéristiques de l’amusie dans le cerveau normal, en désactivant transitoirement ces régions durant la détection de sons déviants. Pour ce faire, nous avons appliqué une stimulation transcrânienne à courant direct (tDCS) cathodale (inhibitrice) au niveau des régions frontale et temporale droites lors de sessions séparées. Nous avons également enregistré l’activité électroencéphalographique (EEG) de nos participants avant et après la stimulation, pendant que ceux-ci complétaient une tâche de détection de sons déviants. Nos résultats suggèrent que des caractéristiques électrophysiologiques peuvent être induites chez le sujet normal, et que ces changements reflètent des marqueurs électrophysiologiques de l’amusie. Ils supportent également l’implication du réseau fronto-temporal droit dans le traitement des fines variations de hauteurs, et son rôle dans la manifestation de ce trouble. Bien que la majorité des cas d’amusie soient attribuables à un déficit acoustique, il existe des cas de double dissociation entre le traitement des hauteurs en contexte acoustique et musical dans la population amusique, suggérant une hétérogénéité des phénotypes. Le traitement de sons déviants en contexte musical se distingue du contexte acoustique comme il nécessite le traitement de la structure musicale en plus de la détection de la déviance. Une incertitude persiste quant à l’existence d’une région cérébrale pouvant préférentiellement traiter la déviance en contexte mélodique plutôt qu’acoustique, ce qui a constitué le deuxième objectif de la thèse. Nous avons mesuré l’activation cérébrale de participants normaux via l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) durant une tâche de détection de sons déviants en contexte musical, puis dans un contexte acoustique. Les résultats de l’étude montrent que le lobule pariétal inférieur droit était la seule région à être activée préférentiellement par la tâche mélodique, suggérant que l’activation de cette région est associée à un processus de mémoire de travail qui assure le suivi des incongruités tonales. Mis ensemble, ces résultats contribuent à une meilleure appréciation des régions cérébrales pouvant être altérées dans l’amusie congénitale, et ouvrent la voie vers des possibilités futures d’interventions axées sur la neuromodulation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.117
GPT teacher head0.412
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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