The relationship between musical training and musical empathizing and systemizing traits
Notice bibliographique
Résumé
Although individual differences in engagement with and response to music are well documented, little is known about variations in musical empathizing and systemizing (E-S) traits and their relation to musical sophistication, including musical training. The current study examines the relationship between musical and general (non-musical) E-S traits and how musical sophistication and specific aspects of musical training are related to musical E-S traits. A total of 81 respondents reported on their level of musical sophistication and training (e.g., musical abilities, formal training, and engagement in musical activities) and endorsement of musical and general E-S traits. Participants were asked to complete the Goldsmiths Musical Sophistication Index (musical sophistication and training), the Empathizing and Systemizing quotients (general, non-musical E-S traits), and the Musical Empathizing and Systemizing inventory (musical E-S traits). Results suggest that general E-S traits are related to musical E-S traits and that musical sophistication, including but not limited to formal training, is positively associated with musical E-S traits. Furthermore, greater music training, as measured by the number of instruments played and years of formal instrumental and theory training, is related to greater endorsement of E-S traits. This study provides grounds for assessing the link between musical sophistication and training and musical E-S traits within clinical populations that have atypicalities in empathizing (e.g., autism spectrum disorder).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».