Body sway reflects leadership in joint music performance
Notice bibliographique
Résumé
The cultural and technological achievements of the human species depend on complex social interactions. Nonverbal interpersonal coordination, or joint action, is a crucial element of social interaction, but the dynamics of nonverbal information flow among people are not well understood. We used joint music making in string quartets, a complex, naturalistic nonverbal behavior, as a model system. Using motion capture, we recorded body sway simultaneously in four musicians, which reflected real-time interpersonal information sharing. We used Granger causality to analyze predictive relationships among the motion time series of the players to determine the magnitude and direction of information flow among the players. We experimentally manipulated which musician was the leader (followers were not informed who was leading) and whether they could see each other, to investigate how these variables affect information flow. We found that assigned leaders exerted significantly greater influence on others and were less influenced by others compared with followers. This effect was present, whether or not they could see each other, but was enhanced with visual information, indicating that visual as well as auditory information is used in musical coordination. Importantly, performers' ratings of the "goodness" of their performances were positively correlated with the overall degree of body sway coupling, indicating that communication through body sway reflects perceived performance success. These results confirm that information sharing in a nonverbal joint action task occurs through both auditory and visual cues and that the dynamics of information flow are affected by changing group relationships.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».