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Enregistrement W2606223328 · doi:10.1037/pmu0000126

Unlocking the mysteries of music in your brain, Dr. Daniel Levitin public lecture.

2015· article· en· W2606223328 sur OpenAlexaboutno aff
David J. Baker

Notice bibliographique

RevuePsychomusicology Music Mind and Brain · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymphonyTheme (computing)Active listeningVisual artsMedia studiesSociologyPsychologyArtArt historyCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the second day of the 2015 British Broadcasting Corporation (BBC) Proms, Dr. Daniel Levitin, James McGill Professor of Neuroscience at McGill University, gave the first public lecture in the history of the Proms entitled Unlocking the Mysteries of in Your Brain. Never before in the history of the BBC Proms (an annual festival that aims to make classical music more accessible to a wider audience) has a large-scale lecture been included, so the choice of music cognition as the inaugural topic was particularly significant.The lecture featured Levitin in his familiar role as the general public ambassador for our field. His popular books such as Is Your Brain on Music (Levitin, 2011), which has been translated into over 18 languages, and World in Six Songs (Levitin, 2008), as well as his frequent radio and TV exposure, have garnered a large following, as was evident from the packed concert hall at the Royal College of Music, where the lecture was held. The talk was inspired by the theme of memory, and in particular, by a unique Prom where the Aurora Orchestra would play the entirety of Beethoven's Pastoral Symphony from memory.Levitin hooked his audience in with the often cited finding of music's ubiquity in human culture and its ability to engage large amounts of neural resources, even speculating that one day music researchers might be able to know what piece of music one is listening to by simply looking at brain scans. After laying this general groundwork, he introduced the idea that different aspects of music are processed independently of each other using the modular model of Peretz and Coltheart (2003) to illustrate how neuropsychological case studies, and especially double dissociations, can inform us about how music is processed in the brain.In the spirit of an entertaining public lecture, a crash course on neuroimaging was followed by some audience participation. Levitin first asked the audience to imagine the opening of Beethoven's Fifth Symphony, before conducting them to sing in unison. The example served to demonstrate the existence of so-called latent Absolute Pitch-because audience members roughly converged on the same opening note G-the note that is performed and consequently experienced and remembered (as demonstrated under stricter controlled condition in Levitin, 1994). This led into the anticipated discussion on music, memory, and its component parts of anticipation and pleasure.To illustrate the brain's remarkable ability remember, recognize, and extrapolate information from new musical material Levitin played a clip of a mandolin ensemble playing some Tchaikovsky. This demonstrated that melody can be recognized regardless of whether its surface features (e.g., timbre) match those under which the original tune was encoded. Levitin then went on to play a splice of Elton John's Benny and the Jets to conversely demonstrate how timbre could, on the other hand, convey a wealth of information about song identity, presumably referring to Carol Krumhansl's (2010) work concerning Thin Slices.After a few of these ears-on demonstrations, Levitin started to tease apart the question that prompted the lecture: how an orchestra could memorize such enormous quantities 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,154 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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