DOI: https://doi.org/10.1523/eneuro.0332-25.2025
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41506905
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Raphaël Bordas وآخرون
الموضوع الرئيسي: علوم الأعصاب وإدراك الموسيقى
نظرة عامة
يتناول القسم مفهوم توقيت الأحداث، الذي ينطوي على الترميز التلقائي للمعلومات الزمنية في الدماغ دون تركيز الانتباه. أظهرت دراسة سابقة باستخدام التصوير المغناطيسي الكهربائي (MEG) أن توقيت التذبذبات الألفا العفوية (α) يمكن أن يتنبأ بتقدير المدة الاستعادية، مما يشير إلى أن α تعمل كساعة داخلية. كانت الأبحاث الحالية تهدف إلى تكرار وتوسيع هذه النتائج باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) عبر ثلاث تجارب مع 128 مشاركًا، لتقييم تأثيرات الوقت على المهمة وقابلية تطبيق النتائج في بيئات الواقع الافتراضي (VR).
في التجربة 1، نجح الباحثون في تكرار نتائج MEG، مؤكدين العلاقة بين انفجارات α وتقدير المدة الاستعادية. ومع ذلك، في التجربة 2، بعد أن شارك المشاركون في مهام توقيت لمدة 90 دقيقة، لم يتم ملاحظة العلاقة المتوقعة، والتي ينسبها المؤلفون إلى تأثيرات الوقت على المهمة وتحولات في الاستراتيجية المعرفية المتعلقة بالتوقع الزمني. كما فشلت التجربة 3، التي أجريت في بيئات VR مختلفة، في إظهار التقليل المتوقع للمدة أو العلاقة بين انفجارات α وتقديرات الوقت. تستنتج الدراسة أنه بينما يمكن لـ EEG التقاط انفجارات α كعلامات لتوقيت الأحداث، فإن موثوقيتها تتأثر بشكل كبير بالسياق التجريبي، مما يبرز ضرورة التحكم في مثل هذه المتغيرات في الأبحاث المستقبلية.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تجنيد 147 مشاركًا (71 ذكور، متوسط العمر = 25 سنة، الانحراف المعياري = 5)، جميعهم كانوا يتمتعون برؤية طبيعية أو مصححة، وكانوا يستخدمون اليد اليمنى، ولم يكونوا على دراية بغرض الدراسة. تم فحص المشاركين بحثًا عن اضطرابات عصبية أو نفسية وعلاجات طبية. بعد استبعاد المشاركين لأسباب صحية، وبيانات مفقودة، وبيانات سلوكية شاذة، تم تضمين 128 مشاركًا (60 ذكور، متوسط العمر = 25 سنة، الانحراف المعياري = 5) في التحليل النهائي. تم تحديد حجم العينة من خلال تحليل القوة المسبق، مستهدفين قوة أكبر من 0.8، مما أسفر عن الحد الأدنى المطلوب لحجم العينة وهو 23 مشاركًا.
تضمن التصميم التجريبي مهمة توقيت استعادية بدأت بتسجيل EEG في حالة الراحة، تلتها استبيان. في التجربتين 1 و2، تم توجيه المشاركين للحفاظ على نظرة ثابتة على جدار بعيد لتقليل حركات العين وتوتر العضلات. بعد تسجيل حالة الراحة، طُلب منهم تقدير الوقت المنقضي والإبلاغ عن استراتيجياتهم لتقدير المدة. قدمت التجربة 3 بيئة واقع افتراضي (VR)، حيث شارك المشاركون في مهمة مشابهة في حالة الراحة بعد مرحلة استكشاف قصيرة. تم جمع بيانات EEG باستخدام نظام EasyCap ذو 32 قناة وقبعة Waveguard ذات 64 قناة، مع الحفاظ على معلمات محددة لتردد العينة والمقاومة طوال التسجيلات.
النتائج
في قسم النتائج، تم تحليل تقديرات المشاركين الاستعادية لمدة تسجيل EEG في حالة الراحة لمدة 4 دقائق عبر ثلاث تجارب. في التجربة 1 (N = 26)، قلل المشاركون بشكل كبير من المدة، مع تقدير متوسط زمني نسبي (rTE) قدره 0.80 (الانحراف المعياري = 0.24)، تم تأكيده من خلال اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة (W = 24.00، p = 0.001). شملت التجربة 2 (N = 45) مجموعتين فرعيتين تؤديان مهام توقيت مختلفة قبل تسجيل حالة الراحة، دون وجود اختلافات سلوكية كبيرة بينهما (W = 226.00، p = 0.546). ومن الجدير بالذكر أن المشاركين في هذه التجربة أظهروا أيضًا تقليلًا في تقدير المدة المنقضية، مما يدل على نقص الانتباه للوقت أثناء التسجيلات.
على النقيض، كشفت التجربة 3 (N = 57) عن عدم وجود تقليل كبير، مع متوسط rTE قدره 0.94 (الانحراف المعياري = 0.33، W = 654، p = 0.171). ثلاثة من المشاركين في هذه التجربة بالغوا في تقدير المدد، ولم يتم العثور على اختلافات كبيرة بين المشاركين في الغرف الافتراضية الصغيرة والكبيرة (W = 419.5، p = 0.835). بالإضافة إلى ذلك، قام المشاركون بتقييم سرعتهم المدركة لمرور الوقت على مقياس ليكرت من 5 نقاط، حيث أشار الانحدار اللوجستي الترتيبي إلى أن نوع التجربة أثر بشكل كبير على هذه التقييمات. على وجه التحديد، أدرك المشاركون في التجربة 2 أن الوقت يمر بشكل أسرع من أولئك في التجربتين 1 و3 (χ²(2) = 10.46، p = 0.005)، بينما لم يتم ملاحظة اختلاف كبير بين التجربتين 1 و3. تعتبر هذه النتائج حاسمة لتفسير ملاحظات EEG في التجربة 2.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على النتائج من مشروع EXPERIENCE، مع التركيز على توقيت الأحداث وارتباطاته العصبية، خصوصًا من خلال تحليل تذبذبات الألفا (α). يشير مفهوم “توقيت الأحداث” إلى الترميز التلقائي للمعلومات الزمنية دون الانتباه الصريح للوقت، مع ارتباط المؤشرات العصبية لهذه العملية بتقدير المدة الاستعادية. أظهرت نتيجة رئيسية من الدراسات السابقة أن زيادة إجمالي قوة α خلال حالات الراحة كانت تنبؤية لتقديرات الوقت الاستعادية للمشاركين، مع ظهور وقت انفجار α النسبي كمؤشر تنبؤي كبير. كانت هذه العلاقة غائبة خلال مهام التوقيت الاستباقي، مما يدعم الفرضية القائلة بأن المدة الاستعادية يتم إعادة بنائها من الذاكرة بدلاً من تتبعها في الوقت الحقيقي.
هدفت الدراسة الحالية إلى تكرار هذه النتائج باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) عبر ظروف تجريبية مختلفة، بما في ذلك تأثيرات الوقت على المهمة وبيئات الواقع الافتراضي. أظهرت النتائج أنه بينما تم تكرار النتائج الأصلية عندما قام المشاركون بأداء مهام توقيت استعادية دون مهام سابقة، فإن القوة التنبؤية لوقت انفجار α تضاءلت بعد الانخراط في مهام التوقيت أو في البيئات الافتراضية. يشير هذا إلى أن استقرار ديناميات α قد يتأثر بالانخراط في المهام، مما قد يفسر نقص العلاقة بين وقت انفجار α وتقديرات المدة الاستعادية في هذه السياقات. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية العوامل السياقية في فهم الآليات العصبية الكامنة وراء إدراك الوقت والذاكرة الاستعادية.
DOI: https://doi.org/10.1523/eneuro.0332-25.2025
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41506905
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Raphaël Bordas et al.
Primary Topic: Neuroscience and Music Perception
Overview
The section discusses the concept of episodic timing, which involves the automatic encoding of temporal information in the brain without focused attention. A prior study using magnetoencephalography (MEG) indicated that the timing of spontaneous alpha oscillations (α) could predict retrospective duration estimation, suggesting that α functions as an internal clock. The current research aimed to replicate and expand these findings using electroencephalography (EEG) across three experiments with 128 participants, assessing the impact of time-on-task effects and the applicability of the results in virtual reality (VR) settings.
In Experiment 1, the researchers successfully replicated the MEG findings, confirming the relationship between α bursts and retrospective duration estimation. However, in Experiment 2, after participants engaged in 90 minutes of timing tasks, the expected correlation was not observed, which the authors attribute to time-on-task effects and shifts in cognitive strategy related to temporal expectation. Experiment 3, conducted in various VR environments, also failed to demonstrate the anticipated duration underestimation or the correlation between α bursts and time estimates. The study concludes that while EEG can capture α bursts as markers of episodic timing, their reliability is significantly influenced by the experimental context, underscoring the necessity of controlling such variables in future research.
Methods
In this study, 147 participants (71 males, mean age = 25 years, SD = 5) were recruited, all of whom had normal or corrected-to-normal vision, were right-handed, and were naive to the study’s purpose. Participants were screened for neurological or psychiatric disorders and medical treatments. Following exclusions for health reasons, missing data, and outlier behavioral data, a total of 128 participants (60 males, mean age = 25 years, SD = 5) were included in the final analysis. The sample size was determined via an a priori power analysis, aiming for a power greater than 0.8, resulting in a minimum required sample size of 23 participants.
The experimental design involved a retrospective timing task initiated by a resting-state EEG recording, followed by a questionnaire. In Experiments 1 and 2, participants were instructed to maintain a fixed gaze on a distant wall to minimize eye movements and muscle tension. After the resting-state recording, they were asked to estimate the elapsed time and report their strategies for duration estimation. Experiment 3 introduced a virtual reality (VR) environment, where participants engaged in a similar resting-state task after a brief exploration phase. EEG data were collected using a 32-channel EasyCap system and a 64-channel Waveguard cap, with specific parameters for sampling frequency and impedance maintained throughout the recordings.
Results
In the results section, participants’ retrospective duration estimates of a 4-minute resting-state EEG recording were analyzed across three experiments. In Experiment 1 (N = 26), participants significantly underestimated the duration, with a mean relative time estimate (rTE) of 0.80 (SD = 0.24), confirmed by a Wilcoxon signed-rank test (W = 24.00, p = 0.001). Experiment 2 (N = 45) involved two subgroups performing different timing tasks prior to the resting-state recording, with no significant behavioral differences between them (W = 226.00, p = 0.546). Notably, participants in this experiment also exhibited underestimation of elapsed duration, indicating a lack of attention to time during the recordings.
In contrast, Experiment 3 (N = 57) revealed no significant underestimations, with an average rTE of 0.94 (SD = 0.33, W = 654, p = 0.171). Three outliers in this experiment overestimated durations, and no significant differences were found between participants in small and large virtual rooms (W = 419.5, p = 0.835). Additionally, participants rated their felt speed of time passage on a 5-point Likert scale, with ordinal logistic regression indicating that the type of experiment significantly influenced these ratings. Specifically, participants in Experiment 2 perceived time as passing faster than those in Experiments 1 and 3 (χ²(2) = 10.46, p = 0.005), while no significant difference was observed between Experiments 1 and 3. These findings are crucial for interpreting EEG observations in Experiment 2.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the findings from the EXPERIENCE Project, focusing on episodic timing and its neural correlates, particularly through the analysis of alpha (α) oscillations. The concept of “episodic timing” refers to the automatic encoding of temporal information without explicit attention to time, with neural indices of this process being linked to retrospective duration estimation. A key finding from previous studies indicated that increased total α power during resting states was predictive of participants’ retrospective time estimates, with relative α burst time emerging as a significant predictor. This relationship was absent during prospective timing tasks, supporting the hypothesis that retrospective duration is reconstructed from memory rather than tracked in real-time.
The current study aimed to replicate these findings using electroencephalography (EEG) across different experimental conditions, including time-on-task effects and virtual reality settings. Results showed that while the original findings were replicated when participants performed retrospective timing tasks without prior tasks, the predictive power of α burst time diminished after engaging in timing tasks or in virtual environments. This suggests that the stability of α dynamics may be affected by task engagement, which could account for the lack of correlation between α burst time and retrospective duration estimates in these contexts. Overall, the study underscores the importance of contextual factors in understanding the neural mechanisms underlying time perception and episodic memory.