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Enregistrement W2909242004 · doi:10.3389/fpsyg.2018.02725

Kinematic Analysis of Pianists' Expressive Performances of Romantic Excerpts: Applications for Enhanced Pedagogical Approaches

2019· article· en· W2909242004 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPianoMotion captureMotion (physics)MusicalExpression (computer science)Cognitive psychologyDynamics (music)RomanceDuration (music)Movement (music)Musical formMusical instrumentPerforming artsKinematicsComputer scienceAestheticsAcousticsArtVisual artsArtificial intelligenceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Established pedagogical theories for classical piano usually do not consider the essential relationship between the musical structure, whole body movements, and expression. Research focusing on musicians' expression has shown that body movements reflect the performer's understanding of the musical structure. However, most studies to date focus on the performance of a single piece at a time, leaving unanswered the question on how structural parameters of pieces with varied technical difficulties influence pianists' movements. In this study, 10 pianists performed three contrasting Romantic excerpts in terms of technical level and character, while motion data was collected with a passive infrared motion capture system. We observed how pianists modulate their performances for each of the three pieces and measured the absolute difference in percentage of duration and quantity of motion (QoM) between four expressive conditions (normal, deadpan, exaggerated, immobile). We analyzed common patterns within the time-series of position data to investigate whether pianists embody musical structure in similar ways. A survey was filled in by pianists to understand how they conceive the relationship between body movements and musical structure. Results show that the variation in duration between the exaggerated and deadpan conditions was significant in one measure for one of the excerpts, and that tempo was less affected by the QoM used than by the level of expression. By applying PCA on the pianists' position data, we found that the head QoM is an important parameter for communicating different expressions and structural features. Significant variations in head QoM were found in the immobile and deadpan conditions if compared to the normal condition, only in specific regions of the score. Recurrent head movements occurred along with certain structural parameters for two of the excerpts only. Altogether, these results indicate that the analysis of pianists' body movements and expressive intentions should be carried out in relation to the specific musical context, being dependent on the technical level of the pieces and the repertoire. These results, combined with piano teaching methods, may lead to the development of new approaches in instrumental lessons to help students make independent choices regarding body movements and expression.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,275 · 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