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Enregistrement W2074631568 · doi:10.1037/a0021922

Perception of emotional expression in musical performance.

2011· article· en· W2074631568 sur OpenAlexafffund
Anjali Bhatara, Anna K. Tirovolas, Lilu Marie Duan, Bianca Levy, Daniel J. Levitin

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityAutism Speaks
Mots-clésMusical expressionMusicalPerceptionPsychologyEmotional expressionExpression (computer science)Cognitive psychologyCommunicationComputer scienceArtNeuroscienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expression in musical performance is largely communicated by the manner in which a piece is played; interpretive aspects that supplement the written score. In piano performance, timing and amplitude are the principal parameters the performer can vary. We examined the way in which such variation serves to communicate emotion by manipulating timing and amplitude in performances of classical piano pieces. Over three experiments, listeners rated the emotional expressivity of performances and their manipulated versions. In Experiments 1 and 2, timing and amplitude information were covaried; judgments were monotonically decreasing with performance variability, demonstrating that the rank ordering of acoustical manipulations was captured by participants' responses. Further, participants' judgments formed an S-shaped (sigmoidal) function in which greater sensitivity was seen for musical manipulations in the middle of the range than at the extremes. In Experiment 3, timing and amplitude were manipulated independently; timing variation was found to provide more expressive information than did amplitude. Across all three experiments, listeners demonstrated sensitivity to the expressive cues we manipulated, with sensitivity increasing as a function of musical experience.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations93
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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