Impact of Music on Working Memory in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Previous research shows that listening to pleasant, stimulating and familiar music is likely to improve working memory performance. The benefits of music on cognition have been widely studied in Western populations, but not in other cultures. The purpose of this study was to explore the impact of music on working memory in a non-Western sociocultural context: Rwanda. One hundred and nineteen participants were randomly assigned to a control group (short story) or one of four different musical conditions varying on two dimensions: arousal (relaxing, stimulating) and cultural origin (Western, Rwandan). Working memory was measured using a behavioral task, the n-back paradigm, before and after listening to music (or the short story in the control condition). Unlike in previous studies with Western samples, our results with this Rwandan sample did not show any positive effect of familiar, pleasant and stimulating music on working memory. Performance on the n-back task generally improved from pre to post, in all conditions, but this improvement was less important in participants who listened to familiar Rwandan music compared to those who listened to unfamiliar Western music or to a short story. The study highlights the importance of considering the sociocultural context in research examining the impact of music on cognition. Although different aspects of music are considered universal, there may be cultural differences that limit the generalization of certain effects of music on cognition or that modulate the characteristics that favor its beneficial impact.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».