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Enregistrement W2800997493 · doi:10.1098/rsos.171544

Poor neuro-motor tuning of the human larynx: a comparison of sung and whistled pitch imitation

2018· article· en· W2800997493 sur OpenAlexaff
Michel Belyk, Joseph F. Johnson, Sonja A. Kotz

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésImitationSingingLarynxHuman voiceMotor controlMelodyAuditory feedbackSpeech productionTongueSpeech recognitionCommunicationPsychologyAudiologyComputer scienceNeuroscienceBiologyAcousticsAnatomyMusicalMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vocal imitation is a hallmark of human communication that underlies the capacity to learn to speak and sing. Even so, poor vocal imitation abilities are surprisingly common in the general population and even expert vocalists cannot match the precision of a musical instrument. Although humans have evolved a greater degree of control over the laryngeal muscles that govern voice production, this ability may be underdeveloped compared with control over the articulatory muscles, such as the tongue and lips, volitional control of which emerged earlier in primate evolution. Human participants imitated simple melodies by either singing (i.e. producing pitch with the larynx) or whistling (i.e. producing pitch with the lips and tongue). Sung notes were systematically biased towards each individual's habitual pitch, which we hypothesize may act to conserve muscular effort. Furthermore, while participants who sung more precisely also whistled more precisely, sung imitations were less precise than whistled imitations. The laryngeal muscles that control voice production are under less precise control than the oral muscles that are involved in whistling. This imprecision may be due to the relatively recent evolution of volitional laryngeal-motor control in humans, which may be tuned just well enough for the coarse modulation of vocal-pitch in speech.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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