Cross-modal melodic contour similarity
Notice bibliographique
Résumé
In two experiments participants rated the similarity of melodic contours presented as auditory (melodies) and visual (line drawings) stimuli.Longer melodies were assessed in Experiment 1 (M = 35 notes); shorter melodies were assessed in Experiment 2 (M = 17 notes).Ratings for matched auditory and visual contours exceeded ratings for mismatched contours, confirming cross-modal sensitivity to contour.The degree of overlap of the surface structure (the relative position of peaks and troughs), and the strength and timing of the cyclical information (the amplitude and phase spectra produced by a Fourier analysis) in the contours predicted cross-modal similarity ratings.Factors such as the order of stimulus presentation (auditory-visual or visual-auditory), melody length (long versus short), and musical experience also affected the perceived similarity of contours.Results validate the applicability of existing contour models to cross-modal contexts and reveal additional factors that contribute to cross-modal contour similarity. r e s u m eAu cours de deux expériences des participants ont estimé la similarité des contours mélodiques présentés comme stimuli auditifs (des mélodies) et visuels (des dessins au trait).Des mélodies longues (M = 35 notes) ont été évaluées dans la première expérience; des mélodies courtes (M = 17 notes) ont été évaluées dans la deuxième expérience.Les estimations de similarité des contours auditifs et visuels équivalents étaient plus élevées que les estimations de similarité des contours auditifs et visuels différents, ce qui confirme la sensibilité des participants aux contours représentés par des modalités sensorielles différentes.Le degré de chevauchement de la structure superficielle (la position relative des crêtes et des cuvettes), et la force et le rythme de l'information cyclique (les spectres d 'amplitude et de phase obtenus par analyse de Fourier) dans les contours ont prédit pour les modalités sensorielles différentes des estimations de similarité élevées.Certains facteurs tels que l 'ordre de la présentation des stimuli (auditif-visuel ou visuel-auditif), la durée de la mélodie (longue ou courte), et l'expérience musicale ont aussi affecté la similarité perçue des contours.Ces résultats déclarent valide l'applicabilité des modèles de contours existants aux différents contextes de modalités sensorielles et dévoilent des facteurs additionnels qui contribuent à la similarité des contours dans ces modalités.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».