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Enregistrement W2767802192 · doi:10.71781/19026

Décoder les émotions à travers la musique et la voix

2016· dissertation· fr· W2767802192 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Research on Brain, Language and Music
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cette thèse est de comparer les mécanismes fondamentaux liés à la perception émotionnelle vocale et musicale. Cet objectif est sustenté par de nombreux rapports et théories appuyant l'idée de substrats neuronaux communs pour le traitement des émotions vocales et musicales. Il est proposé que la musique, afin de nous faire percevoir des émotions, recrute/recycle les circuits émotionnels qui ont évolué principalement pour le traitement des vocalisations biologiquement importantes (p.ex. cris pleurs). Bien que certaines études ont relevé de grandes similarités entre ces deux timbres (voix, musique) du point de vue cérébral (traitement émotionnel) et acoustique (expressions émotionnelles), certaines différences acoustiques et neuronales spécifique à chaque timbre ont également été observées. Il est possible que les différences rapportées ne soient pas spécifiques au timbre, mais observées en raison de facteurs spécifiques aux stimuli utilisés tels que leur complexité et leur longueur. Ici, il est proposé de contourner les problèmes de comparabilité de stimulus, par l’utilisation des expressions émotionnelles les plus simples dans les deux domaines. Pour atteindre l’objectif global de la thèse, les travaux ont été réalisés en deux temps. Premièrement, une batterie de stimuli émotionnels musicaux comparables aux stimuli vocaux déjà disponibles (Voix Affectives Montréalaises) a été développée. Des stimuli (Éclats Émotionnels Musicaux) exprimant 4 émotions (joie, peur, tristesse, neutralité) performés au violon et à la clarinette ont été enregistrés et validés. Ces Éclats Émotionnels Musicaux ont obtenu un haut taux de reconnaissance (M=80.4%) et reçu des jugements d’arousal (éveil/stimulation) et de valence correspondant à l’émotion qu’il représentait. Nous avons donc pu, dans un deuxième temps, utiliser ces stimuli nouvellement validés et les Voix Affectives Montréalaises pour réaliser deux études de comparaison expérimentales. D’abord, nous avons effectué à l’aide de l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle une comparaison des circuits neuronaux utilisés pour le traitement de ces deux types d’expressions émotionnelles. Indépendamment de leur nature vocale ou musicale, une activité cérébrale spécifique à l'émotion a été observée dans le cortex auditif (centrée sur le gyrus temporal supérieur) et dans les régions limbiques (gyrus parahippocampique/amygdale), alors qu'aucune activité spécifique aux stimuli vocaux ou musicaux n'a été observée. Par la suite, nous avons comparé la perception des émotions vocales et musicales sous simulation d’implant cochléaire. Cette simulation affectant grandement la perception des indices acoustiques liés aux hauteurs tonales (important pour la discrimination émotionnelle), nous a permis de déterminer quels indices acoustiques secondaires à ceux-ci sont importants pour la perception émotionnelle chez les utilisateurs d’implant cochléaire. L’examen des caractéristiques acoustiques et des jugements émotionnels a permis de déterminer que certaines caractéristiques timbrales (clarté, énergie et rugosité) communes à la voix et la musique sont utilisées pour réaliser des jugements émotionnels sous simulations d’implant cochléaire, dans les deux domaines. L’attention que nous avons portée au choix des stimuli nous a permis de mettre de l’avant les grandes similarités (acoustique, neuronales) impliquées dans la perception des émotions vocales et musicales. Cette convergence d’évidence donne un appui important à l’hypothèse de circuits neuronaux fondamentaux commun pour le traitement des émotions vocales et musicales.

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.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0110,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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