Spatial Frequencies Mediating Music Reading
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine Spatial Frequencies (SFs) mediating music reading compared to text reading. The SFs Bubbles technique (Willenbockel et al., 2009), which consists in randomly sampling multiple SFs simultaneously on each trial, was used. A set of 70 piano excerpts selected from the unfamiliar piano repertoire was used for music reading and 50 sentences from MNRead Acuity Charts were used for text reading. The visual size of each letter and note was about 0.34°. Five pianists and five naïve observers took part in the experiments. The percentage of correctly produced pitches and ‘ascii code’ was used as a performance measure for music and text reading respectively. To find out which SFs drove the participants' correct responses for music and text reading, a multiple linear regression was performed. A statistical test (Chauvin et al., 2005) was then used to determine thresholds that selected the diagnostic SFs for accurate performance. The music reading results showed a significant SFs band (from 1 to 1.7 cycles per note (cpn)) peaking at 1.19 cpn, compared to two SF bands for text reading: the first SFs band (from 1.08 to 1.3 cycles per letter (cpl)) peaking at 1.2 cpl and the second SFs band (from 1.6 to 2.6 cpl) peaking at 1.8 cpl. In a control experiment, five new pianists were instructed to play the set of 70 excerpts, first sampled with the obtained diagnostic filter for music reading, and then without sampling. Pianist performances with the diagnostic filter (94%) were comparable (96%) to those without filtering (P > 0.05). The present findings show that music reading is mediated only partly by SF bands mediating text reading, which may explain why in some cases, difficulties in music reading are not necessarily accompanied by difficulties in text reading.
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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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».