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Enregistrement W2913221039 · doi:10.1177/1747021819833968

Ears, heads, and eyes: When singers synchronise

2019· article· en· W2913221039 sur OpenAlexafffund
Caroline Palmėr, Frances Spidle, Erik Koopmans, Peter Schubert

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyAudiologyCommunicationCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the relationship between endogenous rhythms, auditory and visual cues, and body movement in the temporal coordination of duet singers. Sixteen pairs of experienced vocalists sang a familiar melody in Solo and two Duet conditions. Vocalists sang together in Unison (simultaneously producing identical pitches) and Round Duet conditions (one vocalist, the Follower, producing pitches at an eight-tone delay from their partner, the Leader) while facing Inward (full visual cues) and Outward (reduced visual cues). Larger tempo differences in partners' spontaneous (temporally unconstrained) Solo performances were associated with larger asynchrony in Duet performances, consistent with coupling predictions for oscillators with similar natural frequencies. Vocalists were slightly but consistently more synchronous in Duets when facing their partner (Inward) than when facing Outward; Unison and Round performances were equally synchronous. The greater difficulty of Rounds production was evidenced in vocalists' slower performance rates and more variable head movements; Followers directed their head gaze away from their partner and used bobbing head movements to mark the musical beat. The strength of Followers' head movements corresponded to the amount of tone onset asynchrony with their partners, indicating a strong association between timing and movement under increased attentional and working memory demands in music performance.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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