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Enregistrement W2081898452 · doi:10.1007/s00221-014-4108-5

The role of working memory in the temporal control of discrete and continuous movements

2014· article· en· W2081898452 sur OpenAlexafffund
Pieter‐Jan Maes, Marcelo M. Wanderley, Caroline Palmėr

Notice bibliographique

RevueExperimental Brain Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Mots-clésNeuroscienceWorking memoryControl (management)PsychologyCognitive psychologyComputer scienceCognitionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music performance requires precise control of limb movements in order to achieve temporal precision of performed tone onsets. Previous findings suggest that processes recruited for the temporal control of rhythmic body movements, such as those required in music performance, depend on the movement type (discrete vs. continuous) and the rate of the produced interonset intervals (sub-second vs. supra-second). Using a dual-task paradigm, the current study addressed these factors in the temporal control of cellists' bowing movements. Cellists performed melodies in a synchronization-continuation timing task at a specified fast (intertone interval = 700 ms) or slow (intertone interval = 1,100 ms) tempo with either discrete (staccato) or continuous (legato) bowing movements. A secondary working memory task involved a concurrent digit-switch counting task. Analyses of the produced tone durations showed that the working memory load significantly impaired temporal regularity when the melodies were performed with discrete bowing movements at the slower tempo. In addition, discrete movements led to more errors on the working memory task. These findings suggest that continuous body movements provide temporal control information to performers under high cognitive load conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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