Individual differences in musical ability are stable over time in childhood
Notice bibliographique
Résumé
The development of human abilities stems from a complex interplay between genetic predispositions and environmental factors. Numerous studies have compared musicians with non-musicians on measures of musical and non-musical ability, frequently attributing musicians' superior performance to their training. By ignoring preexisting differences, however, this view assumes that taking music lessons is akin to random assignment. In the present longitudinal study, the musical ability of 5- to 10-year-olds was measured at Time 1 with a test of music perception and cognition. Five years later, at Time 2, the children took the same test and a second test designed for older listeners. The test-retest correlation for aggregate scores was remarkably high, r ≈ 0.7, and remained strong when confounding variables (age, cognitive abilities, personality) were held constant. At both time points, music training was associated with musical ability, but the association at Time 2 became nonsignificant when musical ability at Time 1 was held constant. Time 1 musical ability also predicted duration of subsequent music training. These data are consistent with results from genetic studies, which implicate genes in all aspects of musical behavior and achievement, and with meta-analyses, which indicate that transfer effects from music training are weak. In short, early musical abilities significantly predicted later abilities, demonstrating that individual differences are stable over time. We found no evidence, however, to suggest that music training predicted musical ability after accounting for prior ability. The results underscore the importance of considering preexisting abilities in any type of learning.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».