Contextual Distinctiveness Affects the Memory Advantage for Vocal Melodies
Notice bibliographique
Résumé
Memory is affected by stimulus salience. For example, vocal melodies are remembered better than instrumental melodies, presumably because of their status as biologically significant signals. We asked whether the memorability of inherently salient vocal melodies is affected by local factors such as contextual distinctiveness. In Experiments 1A and 1B, three conditions differed in the prevalence of vocal renditions (sung to la la) relative to piano renditions– 25%, 50%, or 75%. After asingle exposure to 24 unfamiliar folk melodies, listeners rated their confidence that each of 48 melodies (half heard previously) was old or new. In Experiment 2, contextual distinctiveness was manipulated by blocking melodies (half vocal, half piano) by timbre during exposure with mixed timbres at test, or timbres mixed at exposure and blocked at test. In Experiments 1A and 1B, the memory advantage for vocal melodies was largest when the melody set was 25% vocal, smaller but still evident when 50% vocal, and absent when 75% vocal, even with three different vocalists. In Experiment 2, both conditions yielded a similar voice advantage. The results replicated the recognition advantage for vocal melodies and revealed that contextual distinctiveness involving the prevalence of vocal melodies influenced this advantage but blocking by timbre did not.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».