Evidence for early arousal‐based differentiation of emotions in children’s musical production
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Accurate perception and production of emotional states is important for successful social interactions across the lifespan. Previous research has shown that when identifying emotion in faces, preschool children are more likely to confuse emotions that share valence, but differ in arousal (e.g. sadness and anger) than emotions that share arousal, but differ on valence (e.g. anger and joy). Here, we examined the influence of valence and arousal on children's production of emotion in music. Three-, 5- and 7-year-old children recruited from the greater Hamilton area (N = 74) 'performed' music to produce emotions using a self-pacing paradigm, in which participants controlled the onset and offset of each chord in a musical sequence by repeatedly pressing and lifting the same key on a MIDI piano. Key press velocity controlled the loudness of each chord. Results showed that (a) differentiation of emotions by 5-year-old children was mainly driven by arousal of the target emotion, with differentiation based on both valence and arousal at 7 years and (b) tempo and loudness were used to differentiate emotions earlier in development than articulation. The results indicate that the developmental trajectory of emotion understanding in music may differ from the developmental trajectory in other domains.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle