MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1966997087 · doi:10.1121/1.4787010

Anticipatory motion in piano performance

2006· article· en· W1966997087 sur OpenAlex
Werner Goebl, Caroline Palmėr

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPianoMelodyMotion (physics)Computer scienceMovement (music)Motion captureThumbPsychologyArtificial intelligenceAcousticsArtVisual artsMusicalPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent motor control studies of piano performance address the anticipatory movements of pianists fingers. The reported study investigated anticipatory motion under manipulations of performance rate or tempo. It was tested whether faster tempi require larger anticipatory preparation, as suggested in piano pedagogy literature. Sixteen skilled pianists repeatedly performed short isochronous melodies from memory at four different tempi (from 500 to 143 ms inter-onset intervals). A passive 3-D motion capture system tracked the movements of 40 markers on the hand, fingers, and the piano keys. The melodies manipulated both the repositioning of certain fingers (thumb and pinkie finger) on the keyboard and the distance between repeating finger movements (three or six tones). Functional data analysis techniques were applied to the analysis of motion trajectories. Data analyses are presented that indicate that the repositioning movement of a finger toward its next goal (keypress) begins sooner at faster tempi than at slower tempi in the x plane (sideways motion on the keyboard). Applications to piano practice will be discussed. [Work supported by the Austrian Science Fund, NSERC, and the Canada Research Chairs program.]

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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