Notice bibliographique
Résumé
The goal of the current study was to explore outstanding questions in the field of timbre perception and cognition—specifically, whether memory for timbre is better in trained musicians or in nonmusicians, whether short-term timbre recognition is invariant to pitch differences, and whether timbre dissimilarity influences timbre recognition performance. Four experiments examined short-term recognition of musical timbre using a serial recognition task in which listeners indicated whether the orders of the timbres of two subsequently presented sound sequences were identical or not. Experiment 1 revealed significant effects of sequence length on recognition accuracy and an interaction of music training and pitch variability: musicians performed better for variable-pitch sequences, but did not differ from nonmusicians with constant-pitch sequences. Experiment 2 yielded a significant effect of pitch variability for musicians when pitch patterns varied between standard and comparison sequences. Experiment 3 high-lighted the impact of the timbral dissimilarity of swapped sounds and indicated a recency effect in timbre recognition. Experiment 4 confirmed the importance of the dissimilarity of the swap, but did not yield any pertinent role of timbral heterogeneity of the sequence. Further analyses confirmed the strong correlation of the timbral dissimilarity of swapped sounds with response behavior, accounting for around 90% of the variance in response choices across all four experiments. These results extend findings regarding the impact of music training and pitch variability from the literature on timbre perception to the domain of short-term memory and demonstrate the mnemonic importance of timbre similarity relations among sounds in sequences. The role of the factors of music training, pitch variability, and timbral similarity in music listening is discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».