Effects of metrical dissonance and expertise on perceived emotion in Schumann’s <i>Carnaval</i>
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have investigated the effects of pitch structures on perceived emotion in music, but the emotional effects of rhythm and meter have received far less attention. In the experiment reported here, we manipulated the metrical framework of music by Robert Schumann and asked participants to judge perceived emotion in the resulting excerpts. The distinction between metrical dissonance and consonance offered by Harald Krebs (1999) was the theoretical basis of this study. Stimuli were 10 metrically dissonant excerpts from Schumann’s Carnaval and 10 metrically consonant recompositions of these excerpts. Recompositions maintained original tempi, global meters, and harmonic frameworks. Participants—graduate-level pianists and non-musicians—heard all 20 excerpts in randomized order. On each trial, they chose a cluster of emotion words, based on Schubert (2003), that best described the excerpt, a cluster that worst described the excerpt, and rated their level of interest. Results indicate significant effects of both metrical character and expertise on perceived emotion. There were also significant differences in the likelihood of participants changing their responses between metrically dissonant and consonant versions as a function of musical excerpt. This last finding leads to suggestions for future investigations on degrees of metrical dissonance.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».