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Enregistrement W2097856101 · doi:10.1098/rstb.2014.0096

Cross-cultural perspectives on music and musicality

2015· review· en· W2097856101 sur OpenAlexaff
Sandra E. Trehub, Judith Becker, Iain Morley

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalityEthnomusicologyMusicalMusic and emotionPsychologyMusic psychologyCognitive psychologyCognitionMusicologySociologyMusic historyCognitive scienceVisual artsNeuroscienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Musical behaviours are universal across human populations and, at the same time, highly diverse in their structures, roles and cultural interpretations. Although laboratory studies of isolated listeners and music-makers have yielded important insights into sensorimotor and cognitive skills and their neural underpinnings, they have revealed little about the broader significance of music for individuals, peer groups and communities. This review presents a sampling of musical forms and coordinated musical activity across cultures, with the aim of highlighting key similarities and differences. The focus is on scholarly and everyday ideas about music--what it is and where it originates--as well the antiquity of music and the contribution of musical behaviour to ritual activity, social organization, caregiving and group cohesion. Synchronous arousal, action synchrony and imitative behaviours are among the means by which music facilitates social bonding. The commonalities and differences in musical forms and functions across cultures suggest new directions for ethnomusicology, music cognition and neuroscience, and a pivot away from the predominant scientific focus on instrumental music in the Western European tradition.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,116 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations223
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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