The association of noise sensitivity with music listening, training, and aptitude
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».