Notice bibliographique
Résumé
Composers convey emotion through music by co-varying structural cues. Although the complex interplay provides a rich listening experience, this creates challenges for understanding the contributions of individual cues. Here we investigate how three specific cues (attack rate, mode, and pitch height) work together to convey emotion in Bach's Well Tempered-Clavier (WTC). In three experiments, we explore responses to (1) eight-measure excerpts and (2) musically “resolved” excerpts, and (3) investigate the role of different standard dimensional scales of emotion. In each experiment, thirty nonmusician participants rated perceived emotion along scales of valence and intensity (Experiments 1 & 2) or valence and arousal (Experiment 3) for 48 pieces in the WTC. Responses indicate listeners used attack rate, Mode, and pitch height to make judgements of valence, but only attack rate for intensity/arousal. Commonality analyses revealed mode predicted the most variance for valence ratings, followed by attack rate, with pitch height contributing minimally. In Experiment 2 mode increased in predictive power compared to Experiment 1. For Experiment 3, using “arousal” instead of “intensity” showed similar results to Experiment 1. We discuss how these results complement and extend previous findings of studies with tightly controlled stimuli, providing additional perspective on complex issues of interpersonal communication.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».