Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence indicates that the majority of occasional singers can carry a tune. For example, when asked to sing a well-known song (e.g., "Happy Birthday"), nonmusicians performing at a slow tempo are as proficient as professional singers. Yet, some occasional singers are poor singers, mostly in the pitch domain, and sometimes despite not having impoverished perception. Poor singing is not a monolithic deficit, but is likely to be characterized by a diversity of singing "phenotypes." Here we systematically examined singing proficiency in a group of occasional singers, with the goal of characterizing the different patterns of poor singing. Participants sang three well-known melodies (e.g., "Jingle Bells") at a natural tempo and at a slow tempo, as indicated by a metronome. For each rendition, we computed objective measures of pitch and time accuracy with an acoustical method. The results confirmed previous observations that the majority of occasional singers can sing in tune and in time. Moreover, singing at a slow tempo after the target melody to be imitated was presented with a metronome improved pitch and time accuracy. In general, poor singers were mostly impaired on the pitch dimension, although various patterns of impairment emerged. Pitch accuracy or time accuracy could be selectively impaired; moreover, absolute measures of singing proficiency (pitch or tempo transposition) dissociated from relative measures of proficiency (pitch intervals, relative duration). These patterns of dissociations point to a multicomponent system underlying proficient singing that fractionates as a result of a developmental anomaly.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».