Effects of musical and linguistic experience on categorization of lexical and melodic tones
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the categorization of Mandarin lexical tones and music melodic tones by listeners differing in linguistic and musical experience (English musicians, English non-musicians, and Mandarin non-musicians). Linguistic tonal continua were created from the Mandarin rising to level, and falling to level tones. Melodic continua were created by varying the note D under the context of C and E. The tasks involved tone discrimination and identification. Results revealed that musical training facilitated Mandarin tone categorization, with English musicians' tone identification approximating native Mandarin patterns, being more categorical than English non-musicians'. However, English musicians showed higher discrimination accuracy than Mandarin listeners but not English non-musicians. This suggests that musical experience was not advantageous in discriminating linguistic tonal variations, which requires listeners to ignore subtle physical differences in order to make categorical judgments. Similarly, Mandarin tone experience affected melodic tone identification, with Mandarin non-musicians approximating English musicians, showing more categorical patterns than English non-musicians. In contrast, Mandarin non-musicians' melodic discrimination was the poorest among the three groups, indicating that their experience with linguistic tone categorization may have decreased their sensitivity to fine-grained pitch variations. These results demonstrate bi-directional transfer of pitch proficiency between speech and music as a function of experience.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».