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Enregistrement W2097120022 · doi:10.1111/j.1749-6632.2009.04584.x

Effects of Context on Electrophysiological Response to Musical Accents

2009· article· en· W2097120022 sur OpenAlexafffund
Caroline Palmėr, Lisa R. Jewett, Karsten Steinhauer

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésTimbreMelodyMismatch negativityContext (archaeology)PsychologyEvent-related potentialTone (literature)Pitch (Music)Cognitive psychologyElectrophysiologyAudiologyCommunicationMusicalNeuroscienceElectroencephalographyPerceptionLinguisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listeners' aesthetic and emotional responses to music typically occur in the context of long musical passages that contain structures defined in terms of the events that precede them. We describe an electrophysiological study of listeners' brain responses to musical accents that coincided in longer musical sequences. Musically trained listeners performed a timbre-change detection task in which a single-tone timbre change was positioned within 4-bar melodies composed of 350-ms tones to coincide or not with melodic contour accents and temporal accents (induced with temporal gaps). Event-related potential responses to (task-relevant) attended timbre changes elicited an early negativity (MMN/N2b) around 200 ms and a late positive component around 350 ms (P300), reflecting updating of the timbre change in working memory. The amplitudes of both components changed systematically across the sequence, consistent with expectancy-based context effects. Furthermore, melodic contour changes modulated the MMN/N2b response (but not the P300) to timbre changes in later sequence positions. In contrast, task-irrelevant temporal gaps elicited an MMN that was not modulated by position within the context; absence of a P300 indicated that temporal-gap accents were not updated in working memory. Listeners' neural responses to musical structure changed systematically as sequential predictability and listeners' expectations changed across the melodic context.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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