Effect of Musical Training on Musical Perception and Hearing Sensitivity: Conventional and High-Frequency Audiometric Comparison
Notice bibliographique
Résumé
This prospective study was designed to investigate the role of musical training on musical perception and hearing acuity and to determine probable hearing loss. Thirty students, aged 17 to 23 years, were evaluated for hearing sensitivity within conventional and high-frequency audiometric ranges. The hearing thresholds of the controls were compared with those of the students. To evaluate the effect of musical training on musical perception, students were given an examination consisting of single-note, harmonic hearing; multiple sounds (chords with two, three, and four sounds), horizontal hearing; melody, and rhythm. Musical perception and the average hearing level of the students on admission to the faculty were compared with the data from students after a 2-year musical education program. The hearing sensitivity of the students at the initial and final evaluations was not similar. The average hearing acuity increased for the whole conventional audiometric range (p < .05). There was worsening for 12, 14, and 16 kHz for the high-frequency audiometric range (p < .05). The decrease in average hearing acuity at these frequencies was statistically significant, as indicated by Student's t-test (p < .05). Although the average musical hearing sensitivity increased for horizontal hearing (p < .05), it did not change for harmonic hearing (p > .05). Musical training might increase the spontaneous attention to the sound heard and the ability to discriminate. Hearing reduction at the high frequencies might be attributed to continuous noise exposure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».