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Enregistrement W2758533448 · doi:10.3389/fnins.2017.00519

Evolutionary Musicology Meets Embodied Cognition: Biocultural Coevolution and the Enactive Origins of Human Musicality

2017· review· en· W2758533448 sur OpenAlexafffund
Dylan van der Schyff, Andrea Schiavio

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEmbodied cognitionAdaptation (eye)MusicologyCoevolutionCognitive scienceRelevance (law)MusicalityField (mathematics)SociologyCognitionEpistemologyPsychologyPhilosophyEcologyBiologyMusicalNeuroscienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite evolutionary musicology’s interdisciplinary nature, and the diverse methods it employs, the field has nevertheless tended to divide into two main positions. Some argue that music should be understood as a naturally selected adaptation, while others claim that music is a product of culture with little or no relevance for the survival of the species. We review these arguments, suggesting that while interesting and well-reasoned positions have been offered on both sides of the debate, the nature-or-culture (or adaptation vs. non-adaptation) assumptions that have traditionally driven the discussion have resulted in a problematic either/or dichotomy. We then consider an alternative ‘biocultural’ proposal that appears to offer a way forward. As we discuss, this approach draws on a range of research in theoretical biology, archeology, neuroscience, embodied and ecological cognition, and dynamical systems theory, positing a more integrated model that sees biological and cultural dimensions as aspects of the same evolving system. Following this, we outline the enactive approach to cognition, discussing the ways it aligns with the biocultural perspective. Put simply, the enactive approach posits a deep continuity between mind and life, where cognitive processes are explored in terms of how self-organizing living systems enact relationships with the environment that are relevant to their survival and well-being. It highlights the embodied and ecologically situated nature of living agents, as well as the active role they play in their own developmental processes. Importantly, the enactive approach sees cognitive and evolutionary processes as driven by a range of interacting factors, including the socio-cultural forms of activity that characterize the lives of more complex creatures such as ourselves. We offer some suggestions for how this approach might enhance and extend the biocultural model. To conclude we briefly consider the implications of this approach for practical areas such as music education.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations65
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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