Musician Advantages in Music Perception: An Issue of Motivation, Not Just Ability
Notice bibliographique
Résumé
two experiments examined effects of regulatory fit and music training on performance on one subtest of the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA). Participants made same-different judgments about melody pairs, while either gaining points for correct answers (gains condition) or losing points for incorrect answers (losses condition). In Experiment 1, participants were told that the test was diagnostic of their music ability and then were asked to self-identify as a musician or a nonmusician. In Experiment 2, participants were given either a promotion-focus prime (a performance-based opportunity to gain entry into a raffle) or a prevention-focus prime (a raffle ticket was awarded at the start of the experiment and participants prevented its loss by maintaining a certain level of performance). Consistent with a regulatory fit hypothesis, nonmusicians and promotion-primed participants performed better in the gains condition than the losses condition, while musicians and prevention-primed participants performed better in the losses condition than the gains condition. Experiment 2 additionally revealed that regulatory fit effects were stronger for musicians than nonmusicians. This study demonstrates that regulatory fit impacts performance on the MBEA and highlights the importance of motivational orientation with respect to musician performance advantages in music perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 tête enseignante, 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 ».