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Enregistrement W1525398510

The neurosciences and music IV : learning and memory

2012· book· en· W1525398510 sur OpenAlexaff
Katie Overy, Isabelle Peretz, Robert J. Zatorre, Luisa Lopez, Maria Majno

Notice bibliographique

RevueBlackwell Pub. on behalf of the New York Academy of Sciences eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnnalsPsychologyMusicalMusic therapyMusicologyCognitive scienceMusic psychologyVisual artsLibrary scienceArtPedagogyClassicsPsychiatryComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume stems from the conference Neurosciences and Music IV: Learning and Memory held in Edinburgh, Scotland 9 12 June 2011. The volume focuses on four themes: infants and children; adult musicians and non-musicians; disabilities and aging-related issues; and therapy and rehabilitation. Manuscripts cover a range of topics, including the cultural neuroscience of music; memory and learning in music performance; the impact of musical experience on cerebral language processing; and mechanisms of rhythm and meter learning over the life span. The Neurosciences and Music IV will be of interest to not only to neuroscientists, psychologists, and students, but also to clinical neurologists and psychologists, educators, and musicologists. NOTE: Annals volumes are available for sale as individual books or as a journal. For information on institutional journal subscriptions, please visit http://ordering.onlinelibrary.wiley.com/subs.asp?ref=1749-6632&doi=10.1111/(ISSN)1749-6632. ACADEMY MEMBERS: Please contact the New York Academy of Sciences directly to place your order (www.nyas.org). Members of the New York Academy of Science receive full-text access to Annals online and discounts on print volumes. Please visit http://www.nyas.org/MemberCenter/Join.aspx for more information about becoming a member.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,013

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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