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Enregistrement W3035004561 · doi:10.3389/fpsyg.2020.01159

Effects of Trunk Motion, Touch, and Articulation on Upper-Limb Velocities and on Joint Contribution to Endpoint Velocities During the Production of Loud Piano Tones

2020· article· en· W3035004561 sur OpenAlex
Felipe Verdugo, Justine Pelletier, Benjamin Michaud, Caroline Traube, Mickaël Begon

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité de Montréal
Mots-clésArticulation (sociology)PianoPsychologyTrunkJoint (building)Motion (physics)Motion captureCommunicationAcousticsCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piano performance involves several levels of motor abundancy. Identification of kinematic strategies that enhance performance and reduce risks of practice-related musculoskeletal disorders (PRMD) represents an important research topic since more than half of professional pianists might suffer from PRMD during their career. Studies in biomechanics have highlighted the benefits of using proximal upper-limb joints to reduce the load on distal segments by effectively creating velocity and force at the finger-key interaction. If scientific research has documented postural and expressive features of pianists’ trunk motion, there is currently a lack of scientific evidence assessing the role of trunk motion in sound-production and in injury prevention. We address this gap by integrating motion of the pelvis and thorax in the analysis of both upper-limb linear velocities and joint angular contribution to endpoint velocities. Specifically, this study aims to assess kinematic features of different types of touch and articulation and the impact of trunk motion on these features. Twelve pianists performed repetitive loud and slow-paced keystrokes. They were asked to vary: i) body implication (use of trunk and upper limb motion or use of only upper limb motion), ii) touch (struck touch, initiating the attack with the fingertip at a certain distance from the key surface, or pressed touch, initiating the attack with the fingertip in contact with the key surface), and iii) articulation (staccato, short finger-key contact time, or tenuto, sustained finger-key contact time). Data were collected using a 3D motion capture system and a sound recording device. Results show that body implication, touch, and articulation modified kinematic features of loud keystrokes, which exhibited not only downward but also important forward segmental velocities (particularly in pressed touch and staccato articulation). Pelvic anterior rotation had a prominent role in the production of loud tones as it effectively contributed to create forward linear velocities at the upper limb. The reported findings have implications for performance, teaching and research domains since they provide evidence of how pianists’ trunk motion can actively contribute to the sound-production and might not only be associated with either postural or expressive features.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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