Contributions of age of start, cognitive abilities and practice to musical task performance in childhood
Notice bibliographique
Résumé
Studies with adult musicians show that beginning lessons before age seven is associated with better performance on musical tasks and enhancement in auditory and motor brain regions. It is hypothesized that early training interacts with periods of heightened neural development to promote greater plasticity and better learning and performance later in life. However, we do not know whether such effects can be observed in childhood. Moreover, we do not know the degree to which such effects are related to training, or whether early training has different effects on particular musical skills depending on their cognitive, perceptual or motor requirements. To address these questions, we compared groups of child musicians who had started lessons earlier or later on age-normed tests of rhythm synchronization and melody discrimination. We also matched for age, years of experience, working memory and global cognitive ability. Results showed that children who started early performed better on simple melody discrimination and that scores on this task were predicted by both age of start (AoS) and cognitive ability. There was no effect of AoS for the more complex rhythm or transposed melody tasks, but these scores were significantly predicted by working memory ability, and for transposed melodies, by hours of weekly practice. These findings provide the first evidence that earlier AoS for music training in childhood results in enhancement of specific musical skills. Integrating these results with those for adult musicians, we hypothesize that early training has an immediate impact on simple melody discrimination skills that develop early, while more complex abilities, like synchronization and transposition require both further maturation and additional training.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».