Characterizing the Musical Phenotype in Individuals With Williams Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Williams Syndrome (WS), a neurodevelopmental genetic disorder, is characterized by peaks and valleys in mental function: substantial impairments in cognitive domains such as reasoning, arithmetic ability, and spatial cognition, alongside relatively preserved skills in social domains, face processing, language, and music. We report the results of a comprehensive survey on musical behaviors and background administered to the largest sample of individuals with WS to date (n = 118, mean age = 20.4), and compare the results to those obtained from a control group of typically developing normal individuals (n = 118, mean age = 20.9) and two groups of individuals with other neurodevelopmental genetic disorders, Autism (n = 30, mean age = 18.2) and Down Syndrome (n = 40, mean age = 17.2). Individuals with WS were found to be rated higher in musical accomplishment, engagement, and interest than either of the comparison groups, and equivalent on most measures to the control group. Compared to all other groups including the controls, the WS individuals displayed greater emotional responses to music, manifested interest in music at an earlier age, and spent more hours per week listening to music. In addition, the effects of music listening (whether positive or negative) tended to last longer in the WS group. A factor analysis extracted seven principal components that characterize the musical phenotype in our sample, and discriminant function analysis of those factors was able to successfully predict group membership for the majority of cases. We discuss the neurobiological implications of these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».