Expecting the end: Continuous expectancy ratings for tonal cadences
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive accounts for the formation of expectations during music listening have largely centered around mental representations of scales using both melodic and harmonic stimuli. This study extends these findings to the most recurrent cadence patterns associated with tonal music using a real-time, continuous-rating paradigm. Musicians and nonmusicians heard cadential excerpts selected from Mozart’s keyboard sonatas (perfect authentic cadence [PAC], imperfect authentic cadence [IAC], half cadence [HC], deceptive cadence [DC], and evaded cadence [EV]), and continuously rated the strength of their expectations that the end of each excerpt is imminent. As predicted, expectations for closure increased over the course of each excerpt and then peaked at or near the target melodic tone and chord. Cadence categories for which tonic harmony was the expected goal (PAC, IAC, DC, EV) received the highest and earliest expectancy ratings, whereas cadence categories ending with dominant harmony (HC) received the lowest and latest ratings, suggesting that dominant harmony elicits weaker expectations in anticipation of its occurrence in cadential contexts. A regression analysis also revealed that longer excerpts featuring dense textures and a cadential six-four harmony received the highest ratings overall.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».