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Enregistrement W2078895845 · doi:10.1121/1.2427111

Singing proficiency in the general population

2007· article· en· W2078895845 sur OpenAlexafffund
Simone Dalla Bella, Jean‐François Giguère, Isabelle Peretz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission
Mots-clésSingingPsychologyPopulationAudiologyTone (literature)PerceptionAcousticsArtPhysicsMedicineDemographyLiteratureSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most believe that the ability to carry a tune is unevenly distributed in the general population. To test this claim, we asked occasional singers (n=62) to sing a well-known song in both the laboratory and in a natural setting (experiment 1). Sung performances were judged by peers for proficiency, analyzed for pitch and time accuracy with an acoustic-based method, and compared to professional singing. The peer ratings for the proficiency of occasional singers were normally distributed. Only a minority of the occasional singers made numerous pitch errors. The variance in singing proficiency was largely due to tempo differences. Occasional singers tended to sing at a faster tempo and with more pitch and time errors relative to professional singers. In experiment 2 15 nonmusicians from experiment 1 sang the same song at a slow tempo. In this condition, most of the occasional singers sang as accurately as the professional singers. Thus, singing appears to be a universal human trait. However, two of the occasional singers maintained a high rate of pitch errors at the slower tempo. This poor performance was not due to impaired pitch perception, thus suggesting the existence of a purely vocal form of tone deafness.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations212
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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