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Enregistrement W2073993286 · doi:10.1068/p6891

Perceiving Musical Individuality: Performer Identification is Dependent on Performer Expertise and Expressiveness, but Not on Listener Expertise

2011· article· en· W2073993286 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePerception · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerforming artsOptimal distinctiveness theoryMusicalPsychologyConsistency (knowledge bases)Competence (human resources)Cognitive psychologyCommunicationSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligenceArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can listeners distinguish unfamiliar performers playing the same piece on the same instrument? Professional performers recorded two expressive and two inexpressive interpretations of a short organ piece. Nonmusicians and musicians listened to these recordings and grouped together excerpts they thought had been played by the same performer. Both musicians and nonmusicians performed significantly above chance. Expressive interpretations were sorted more accurately than inexpressive ones, indicating that musical individuality is communicated more efficiently through expressive performances. Furthermore, individual performers' consistency and distinctiveness with respect to expressive patterns were shown to be excellent predictors of categorisation accuracy. Categorisation accuracy was superior for prize-winning performers compared to non-winners, suggesting a link between performer competence and the communication of musical individuality. Finally, results indicate that temporal information is sufficient to enable performer recognition, a finding that has broader implications for research on the detection of identity cues.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,186 · 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