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Enregistrement W2028427866 · doi:10.1525/mp.2014.31.5.397

Perceiving the Classical Cadence

2012· article· en· W2028427866 sur OpenAlexaff
David R. W. Sears, William E. Caplin, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelodyPsychologyPerceptionMOZARTCadenceClosure (psychology)Cognitive psychologyLinguisticsCommunicationMusicalArtVisual artsLiteratureAcousticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the underlying mechanisms responsible for the perception of cadential closure in Mozart’s keyboard sonatas. Previous investigations into the experience of closure have typically relied upon the use of abstract harmonic formulæ as stimuli. However, these formulæ often misrepresent the ways in which composers articulate phrase endings in tonal music. This study, on the contrary, examines a wide variety of cadential types typically found in the classical style, including evaded cadences, which have yet to be examined in an experimental setting. The present findings reveal that cadential categories play a pivotal role in the perception of closure, and for musicians especially, ratings of the cadential categories provide empirical support for a model of cadential strength proposed in music theory. A number of rhetorical features also affect participants' ratings of closure, such as formal context, the presence of a melodic dissonance at the cadential arrival, and the use of a trill within the penultimate dominant. Finally, the results indicate that expertise modulates attention, with musicians privileging bass-line motion and nonmusicians attending primarily to the soprano voice.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations81
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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