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Enregistrement W3045011082 · doi:10.3389/fnins.2020.00752

Autodidacticism and Music: Do Self-Taught Musicians Exhibit the Same Auditory Processing Advantages as Formally Trained Musicians?

2020· article· en· W3045011082 sur OpenAlexafffund
Benjamin Rich Zendel, Emily J. Alexander

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMelodyP600Task (project management)PsychologyKey (lock)Cognitive psychologyAudiologyComputer scienceCognitionMusicalEvent-related potentialVisual artsNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple studies have demonstrated that musicians have enhanced auditory processing abilities compared to non-musicians. In these studies, musicians are usually defined as having received some sort of formal music training. One issue with this definition is that there are many musicians who are self-taught. The goal of the current study was to determine if self-taught musicians exhibit different auditory enhancements as their formally trained counterparts. Three groups of participants were recruited: formally trained musicians, who received formal music training through the conservatory or private lessons; self-taught musicians, who learned to play music through informal methods, such as with books, videos, or by ear; non-musicians, who had little or no music experience. Auditory processing abilities were assessed using a speech-in-noise task, a passive pitch oddball task done while recording electrical brain activity, and a melodic tonal violation task, done both actively and passively while recording electrical brain activity. For the melodic tonal violation task, formally trained musicians were better at detecting a tonal violation compared to self-taught musicians, who were in turn better than non-musicians. The P600 evoked by a tonal violation was enhanced in formally trained musicians compared to non-musicians. The P600 evoked by an out-of-key note did not differ between formally trained and self-taught musicians, while the P600 evoked by an out-of-tune note was smaller in self-taught musicians compared to formally trained musicians. No differences were observed between the groups for the other tasks. This pattern of results suggests that music training format impacts auditory processing abilities in musical tasks; however, it is possible that these differences arose due to pre-existing factors and not due to the training itself.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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