Notice bibliographique
Résumé
Can listeners recognize the individual characteristics of unfamiliar performers playing two different musical pieces on the harpsichord? Six professional harpsichordists, three prize-winners and three non prize-winners, made two recordings of two pieces from the Baroque period (a variation on a Partita by Frescobaldi and a rondo by François Couperin) on an instrument equipped with a MIDI console. Short (8 to 15 s) excerpts from these 24 recordings were subsequently used in a sorting task in which 20 musicians and 20 non-musicians, balanced for gender, listened to these excerpts and grouped together those that they thought had been played by the same performer. Twenty-six participants, including 17 musicians and nine non-musicians, performed significantly better than chance, demonstrating that the excerpts contained sufficient information to enable listeners to recognize the individual characteristics of the performers. The grouping accuracy of musicians was significantly higher than that observed for non-musicians. No significant difference in grouping accuracy was found between prize-winning performers and non-winners or between genders. However, the grouping accuracy was significantly higher for the rondo than for the variation, suggesting that the features of the two pieces differed in a way that affected the listeners' ability to sort them accurately. Furthermore, only musicians performed above chance level when matching variation excerpts with rondo excerpts, suggesting that accurately assigning recordings of different pieces to their performer may require musical training. Comparisons between the MIDI performance data and the results of the sorting task revealed that tempo and, to a lesser extent, note onset asynchrony were the most important predictors of the perceived distance between performers, and that listeners appeared to rely mostly on a holistic percept of the excerpts rather than on a comparison of note-by-note expressive patterns.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».