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Enregistrement W1999629274 · doi:10.1073/pnas.1103882108

The motor origins of human and avian song structure

2011· article· en· W1999629274 sur OpenAlexaff
Adam Tierney, Frank Russo, Aniruddh D. Patel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBritish Library
Mots-clésMelodyAnticipation (artificial intelligence)SyllableHuman languagePhrasePsychologyCognitive psychologyCommunicationMusicalLinguisticsComputer scienceArtificial intelligenceLiteratureArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human song exhibits great structural diversity, yet certain aspects of melodic shape (how pitch is patterned over time) are widespread. These include a predominance of arch-shaped and descending melodic contours in musical phrases, a tendency for phrase-final notes to be relatively long, and a bias toward small pitch movements between adjacent notes in a melody [Huron D (2006) Sweet Anticipation: Music and the Psychology of Expectation (MIT Press, Cambridge, MA)]. What is the origin of these features? We hypothesize that they stem from motor constraints on song production (i.e., the energetic efficiency of their underlying motor actions) rather than being innately specified. One prediction of this hypothesis is that any animals subject to similar motor constraints on song will exhibit similar melodic shapes, no matter how distantly related those animals are to humans. Conversely, animals who do not share similar motor constraints on song will not exhibit convergent melodic shapes. Birds provide an ideal case for testing these predictions, because their peripheral mechanisms of song production have both notable similarities and differences from human vocal mechanisms [Riede T, Goller F (2010) Brain Lang 115:69-80]. We use these similarities and differences to make specific predictions about shared and distinct features of human and avian song structure and find that these predictions are confirmed by empirical analysis of diverse human and avian song samples.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations148
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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