Associating emotions with Wagner’s music: A developmental perspective
Notice bibliographique
Résumé
Brazilian listeners ( N = 303) were asked to identify emotions conveyed in 1-min instrumental excerpts from Wagner’s operas. Participants included musically untrained 7- to 10-year-olds and university students in music (musicians) or science (nonmusicians). After hearing each of eight different excerpts, listeners made a forced-choice judgment about which of eight emotions best matched the excerpt. The excerpts and emotions were chosen so that two were in each of four quadrants in two-dimensional space as defined by arousal and valence. Listeners of all ages performed at above-chance levels, which means that complex, unfamiliar musical materials from a different century and culture are nevertheless meaningful for young children. In fact, children performed similarly to adult nonmusicians. There was age-related improvement among children, however, and adult musicians performed best of all. As in previous research that used simpler musical excerpts, effects due to age and music training were due primarily to improvements in selecting the appropriate valence. That is, even 10-year-olds with no music training were as likely as adult musicians to match a high- or low-arousal excerpt with a high- or low-arousal emotion, respectively. Performance was independent of general cognitive ability as measured by academic achievement but correlated positively with basic pitch-perception skills.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».