Evidence for Enhanced Interoceptive Accuracy in Professional Musicians
Notice bibliographique
Résumé
Interoception is defined as the perceptual activity involved in the processing of internal bodily signals. While the ability of internal perception is considered a relatively stable trait, recent data suggest that learning to integrate multisensory information can modulate it. Making music is a uniquely rich multisensory experience that has shown to alter motor, sensory, and multimodal representations in the brain of musicians. We hypothesize that musical training also heightens interoceptive accuracy comparable to other perceptual modalities. Thirteen professional singers, twelve string players, and thirteen matched non-musicians were examined using a well-established heartbeat discrimination paradigm complemented by self-reported dispositional traits. Results revealed that both groups of musicians displayed higher interoceptive accuracy than non-musicians, whereas no differences were found between singers and string-players. Regression analyses showed that accumulated musical practice explained about 49% variation in heartbeat perception accuracy in singers but not in string-players. Psychometric data yielded a number of psychologically plausible inter-correlations in musicians related to performance anxiety. However, dispositional traits were not a confounding factor on heartbeat discrimination accuracy. Together, these data provide first evidence indicating that professional musicians show enhanced interoceptive accuracy compared to non-musicians. We argue that musical training largely accounted for this effect.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».