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Enregistrement W2013871978 · doi:10.2307/3345367

Effects of Performer Attractiveness, Stage Behavior, and Dress on Evaluation of Children's Piano Performances

2000· article· en· W2013871978 sur OpenAlexaff
Joel Wapnick, Jolan Kovacs Mazza, Alice Ann Darrow

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Music Education · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAttractivenessPianoAffect (linguistics)Test (biology)Developmental psychologyAudiologyCommunicationAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine whether selected nonmusical attributes of sixth-grade pianists would affect ratings of their performances. Twenty pianists (10 girl and 10 boys) were videotaped. They and their performances were rated by 123 musically trained evaluators. Members of the visual group viewed a videotape with the sound turned off. They rated pianists on appropriateness of dress, stage behavior, and physical attractiveness. These ratings were the basis for grouping students as being high or low on each of these three attributes. Audiovisual and audio group members rated musical performance on five test items. Results revealed support for the existence of a bias: although high pianists were rated higher than low pianists under the audio condition for all three attributes, the differences between them often were significantly greater under the audiovisual condition than under the audio-only condition. In addition, and unlike finding of earlier studies, videotaped performances were not rated higher than audiotaped performances. Also, female judges were more lenient than male judges. Finally, male and female pianists were affected differently by nonmusical attributes for about half of the test items.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0010,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations107
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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