MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135082687 · doi:10.3389/fnhum.2012.00026

Searching for Roots of Entrainment and Joint Action in Early Musical Interactions

2012· article· en· W2135082687 sur OpenAlexaff
Jessica Phillips-Silver, Peter E. Keller

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrainment (biomusicology)MusicalAction (physics)ImitationPsychologyRhythmCognitive psychologyDanceJoint (building)CommunicationCognitive scienceComputer scienceAestheticsSocial psychologyArtVisual artsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When people play music and dance together, they engage in forms of musical joint action that are often characterized by a shared sense of rhythmic timing and affective state (i.e., temporal and affective entrainment). In order to understand the origins of musical joint action, we propose a model in which entrainment is linked to dual mechanisms (motor resonance and action simulation), which in turn support musical behavior (imitation and complementary joint action). To illustrate this model, we consider two generic forms of joint musical behavior: chorusing and turn-taking. We explore how these common behaviors can be founded on entrainment capacities established early in human development, specifically during musical interactions between infants and their caregivers. If the roots of entrainment are found in early musical interactions which are practiced from childhood into adulthood, then we propose that the rehearsal of advanced musical ensemble skills can be considered to be a refined, mimetic form of temporal and affective entrainment whose evolution begins in infancy.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations198
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Human NeuroscienceMême sujetAction Observation and SynchronizationTravaux en français237 207