Tapping Into Rate Flexibility: Musical Training Facilitates Synchronization Around Spontaneous Production Rates
Notice bibliographique
Résumé
The ability to flexibly adapt one's behavior is critical for social tasks such as speech and music performance, in which individuals must coordinate the timing of their actions with others. Natural movement frequencies, also called spontaneous rates, constrain synchronization accuracy between partners during duet music performance, whereas musical training enhances synchronization accuracy. We investigated the combined influences of these factors on the flexibility with which individuals can synchronize their actions with sequences at different rates. First, we developed a novel musical task capable of measuring spontaneous rates in both musicians and non-musicians in which participants tapped the rhythm of a familiar melody while hearing the corresponding melody tones. The novel task was validated by similar measures of spontaneous rates generated by piano performance and by the tapping task from the same pianists. We then implemented the novel task with musicians and non-musicians as they synchronized tapping of a familiar melody with a metronome at their spontaneous rates, and at rates proportionally slower and faster than their spontaneous rates. Musicians synchronized more flexibly across rates than non-musicians, indicated by greater synchronization accuracy. Additionally, musicians showed greater engagement of error correction mechanisms than non-musicians. Finally, differences in flexibility were characterized by more recurrent (repetitive) and patterned synchronization in non-musicians, indicative of greater temporal rigidity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».