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Enregistrement W2040583463 · doi:10.1121/1.3249333

Musical ability and cognitive abilities.

2009· article· en· W2040583463 sur OpenAlexaff
E. Glenn Schellenberg

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningAffect (linguistics)CognitionPsychologyMusic psychologyMusic and emotionMusicalMoodCognitive psychologyVariety (cybernetics)ArousalMusic educationEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMusic historySocial psychologyComputer scienceCommunicationVisual artsArtPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does music make you smarter? Associations between music and cognitive functioning are notable only if the benefits apply reliably to nonmusical abilities and if music is unique in producing the effects. Such associations could arise either from music listening or music lessons, and there is no reason to believe that observed associations between cognitive abilities and music listening should parallel those involving music lessons. The available evidence indicates that music listening leads to enhanced performance on a variety of cognitive tests, but that such effects are short-term and stem from the impact of music on arousal level and mood, which, in turn, affect cognitive performance; experiences other than music listening have similar effects. Music lessons in childhood tell a different story. They are associated with small but general and long-lasting cognitive benefits that cannot be attributed to obvious confounding variables such as family income and parents education. Nonetheless, such associations may not be evident in samples of adults with many years of music lessons or among professional musicians. Moreover, the mechanisms underlying observed associations between music lessons and cognitive abilities have yet to be determined.

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)0,008
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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