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Enregistrement W1547122317 · doi:10.4103/1463-1741.165065

The association of noise sensitivity with music listening, training, and aptitude

2015· article· en· W1547122317 sur OpenAlexaff
Marina Kliuchko, Marja Heinonen-Guzejev, Lucia Monacis, Benjamin P. Gold, Kauko Heikkilä, Vittoria Spinosa, Mari Tervaniemi, Elvira Brattico

Notice bibliographique

RevueNoise and Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesKansainvälisen Liikkuvuuden ja Yhteistyön KeskusAcademy of Finland
Mots-clésActive listeningAptitudePsychologyNoise (video)MusicalMusicalityAudiologySensitivity (control systems)AmateurMusic educationBackground noiseCognitive psychologyAcousticsCommunicationDevelopmental psychologyComputer scienceVisual artsMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After intensive, long-term musical training, the auditory system of a musician is specifically tuned to perceive musical sounds. We wished to find out whether a musician's auditory system also develops increased sensitivity to any sound of everyday life, experiencing them as noise. For this purpose, an online survey, including questionnaires on noise sensitivity, musical background, and listening tests for assessing musical aptitude, was administered to 197 participants in Finland and Italy. Subjective noise sensitivity (assessed with the Weinstein's Noise Sensitivity Scale) was analyzed for associations with musicianship, musical aptitude, weekly time spent listening to music, and the importance of music in each person's life (or music importance). Subjects were divided into three groups according to their musical expertise: Nonmusicians (N = 103), amateur musicians (N = 44), and professional musicians (N = 50). The results showed that noise sensitivity did not depend on musical expertise or performance on musicality tests or the amount of active (attentive) listening to music. In contrast, it was associated with daily passive listening to music, so that individuals with higher noise sensitivity spent less time in passive (background) listening to music than those with lower sensitivity to noise. Furthermore, noise-sensitive respondents rated music as less important in their life than did individuals with lower sensitivity to noise. The results demonstrate that the special sensitivity of the auditory system derived from musical training does not lead to increased irritability from unwanted sounds. However, the disposition to tolerate contingent musical backgrounds in everyday life depends on the individual's noise sensitivity.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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