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Enregistrement W2268167716 · doi:10.1525/mp.2015.33.1.3

Listening, Imagining, Performing

2015· article· en· W2268167716 sur OpenAlexaff
Caroline Palmėr

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelodyPsychologyCoherence (philosophical gambling strategy)Optimal distinctiveness theoryPerceptionMusicalMusic and emotionCognitive psychologyActive listeningHumConsciousnessPerforming artsTonalityCognitive scienceCommunicationVisual artsArtMusic historySocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melody has been defined as a distinct perceptual unit that exhibits stability and coherence to listeners and performers. These psychological processes (distinctiveness, stability, coherence) contribute to the foundations of three theories of music cognition (Bregman, 1990; Krumhansl, 1990; Narmour, 1990), yet several mysteries still exist in the human experience of melody. From early exposure to lullabies and brief exposures in advertising jingles, to the full-length concert exposure of complex musical works, listeners’ imagination and focus are captured in unique ways by the experience of melody. People with various amounts of musical training hum, tap, clap, and find other ways of interacting with a melody; they perform to it. Listeners report the experience of a recurring melody playing in their minds (earworms). I discuss neuroscience findings that aid in modeling the fine-level time course of melodic experiences, and address how the listener/performer identifies a melody as distinct in a complex auditory scene, how expectations unfold in implications and realizations that contribute to coherence, and how hierarchical tonal relationships of stability are detected. The life cycle of a melody in the ears, brain, and heart of a listener/performer sheds light on the human experience of music.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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