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Enregistrement W1965781664 · doi:10.1525/mp.2013.30.4.361

Facial Mimicry in Response to Song

2012· article· en· W1965781664 sur OpenAlexaff
Lisa P. Chan, Steven R. Livingstone, Frank Russo

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingingPsychologyFacial electromyographyMimicryFacial expressionFacial musclesStimulus (psychology)AudiologyCommunicationCognitive psychologyElectromyographyEmotional expressionNeuroscienceAcousticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined facial responses to audio-visual presentations of emotional singing. Although many studies have now found evidence for facial responses to emotional stimuli, most have involved static facial expressions and none have involved singing. Singing represents a dynamic ecologically valid emotional stimulus with unique demands on orofacial motion that are independent of emotion, related to pitch and linguistic production. Observers’ facial muscles were recorded with electromyography while they saw and heard recordings of a vocalist’s performance sung with different emotional intentions (happy, neutral, and sad). Audio-visual presentations successfully elicited facial mimicry in observers that were congruent with the performer’s intended emotions. Happy singing performances elicited increased activity in the zygomaticus major muscle region of observers, while sad performances evoked increased activity in the corrugator supercilii muscle region. These spontaneous facial muscle responses occurred within the first three seconds following onset of video presentation indicating that emotional nuances of singing performances can elicit dynamic facial responses from observers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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