Tone Language Speakers and Musicians Share Enhanced Perceptual and Cognitive Abilities for Musical Pitch: Evidence for Bidirectionality between the Domains of Language and Music
Notice bibliographique
Résumé
Psychophysiological evidence suggests that music and language are intimately coupled such that experience/training in one domain can influence processing required in the other domain. While the influence of music on language processing is now well-documented, evidence of language-to-music effects have yet to be firmly established. Here, using a cross-sectional design, we compared the performance of musicians to that of tone-language (Cantonese) speakers on tasks of auditory pitch acuity, music perception, and general cognitive ability (e.g., fluid intelligence, working memory). While musicians demonstrated superior performance on all auditory measures, comparable perceptual enhancements were observed for Cantonese participants, relative to English-speaking nonmusicians. These results provide evidence that tone-language background is associated with higher auditory perceptual performance for music listening. Musicians and Cantonese speakers also showed superior working memory capacity relative to nonmusician controls, suggesting that in addition to basic perceptual enhancements, tone-language background and music training might also be associated with enhanced general cognitive abilities. Our findings support the notion that tone language speakers and musically trained individuals have higher performance than English-speaking listeners for the perceptual-cognitive processing necessary for basic auditory as well as complex music perception. These results illustrate bidirectional influences between the domains of music and language.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».