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Enregistrement W2122554990 · doi:10.1177/0305735613483847

Perception of a tonal hierarchy derived from Korean music

2013· article· en· W2122554990 sur OpenAlexaff
Michael E. Lantz, Jung-Kyong Kim, Lola L. Cuddy

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Tone (literature)PsychologyPitch (Music)PerceptionSalience (neuroscience)Sequence (biology)HierarchyScale (ratio)Speech recognitionCommunicationLinguisticsCognitive psychologyAcousticsGeographyComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In two experiments, we assessed recovery of a tonal hierarchy in tone sequences. In Experiment 1, sequence tones were five tones of a Korean pentatonic scale plus seven nonscale tones located between scale tones. Sequences included all 12 tones, randomly ordered. Duration of scale tones in each sequence corresponded to the total duration of each tone in a piece of Korean music, as quantified by U. Nam (1998). Nonscale tones were shorter than scale tones. Listeners were either familiar or unfamiliar with the style of Korean music. Sequences were played 12 times, each time followed by 1 of 12 probe tones that had occurred in the sequence. Participants rated goodness-of-fit of the probe tone to the sequence. Ratings by both groups reflected the Korean tonal hierarchy including the relative salience of scale tones. Experiment 2 followed the same method and tones, but duration was assigned to tones quasi-randomly so that duration did not emphasize intervallic relationships in the Korean scale. Ratings differentiated long and short tones, but showed no other clear organization among long tones. Differences in results between experiments suggest that duration helps listeners organize pitch structure only when duration emphasizes intervallic relationships such as the near-perfect fifth.

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)0,000
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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0050,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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