Development of auditory repetition effects with age : evidence from EEG time-frequency analysis
Bibliographic record
Abstract
La présentation répétée d’un son inconnu conduit à des effets de répétition comprenant la suppression (‘repetition suppression’ ou RS) ou l’augmentation (‘repetition enhancement’ ou RE) de l’activité neuronale. Ces phénomènes reflètent des mécanismes cérébraux impliquant un apprentissage perceptuel. L’objectif de ce mémoire de maitrise était d’apporter une perspective développementale de l’activité cérébrale sous-tendant l’apprentissage perceptuel auditif. L’EEG a été enregistré chez 101 participants sains âgés de 3 à 40 ans pendant un paradigme auditif passif durant lequel 30 pseudo-mots étaient répétés 6 fois chacun. Des analyses en temps- fréquence ont été calculées pour chaque répétition. La puissance spectrale enregistrées en EEG entre chaque répétition a été comparée au moyen de modèles linéaires mixtes. Les résultats montrent qu’un effet de répétition survient au cours du développement mais varie en fonction de l’âge et des bandes de fréquences. Du RS et RE ont été observés à tous les âges dans le thêta bas et le gamma respectivement. Un effet développemental a été trouvé de façon plus précoce pour le RS dans le thêta haut et de façon tardive pour le RE dans le thêta bas. Ces résultats montrent que les processus impliquant un apprentissage perceptif auditif, tel que le RS et le RE, suivent une trajectoire développementale spécifique en fonction des rythmes cérébraux. Les effets de répétition reflèteraient différents niveaux de traitement des stimuli qui se développeraient de manière indépendante. Des recherches supplémentaires seront nécessaires pour préciser le rôle fonctionnel des effets de répétitions sur le développement cognitif.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".