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Enregistrement W3119794753 · doi:10.54563/demeter.261

Les effets de l’action sur la perception de la musique

2019· article· fr· W3119794753 sur OpenAlexafffund
Pieter‐Jan Maes, Marcelo M. Wanderley, Caroline Palmėr, Marc Leman

Notice bibliographique

RevueDéméter · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’approche classique – désincarnée – de la cognition musicale conçoit l’action et la perception comme des processus séparés, périphériques. En revanche, une vision incarnée de la cognition musicale donne une place centrale au couplage étroit entre action et perception. Il est un fait communément établi que la perception oriente l’action. Nous présentons un cadre de travail théorique qui aborde la manière dont le système moteur humain et ses actions peuvent influencer la perception de la musique et réciproquement. La pierre angulaire de ce cadre est la théorie du codage commun, postulant que les représentations de la planification, de l’exécution et de la perception du mouvement s’imbriquent dans le cerveau. L’intégration de l’action et de la perception dans les modèles dits internes est expliquée comme le résultat de processus d’apprentissage associatif. Les modèles internes ont pour caractéristiques de permettre aux états sensoriels attendus ou perçus d’être transférés dans les aires du contrôle moteur correspondantes (modélisation inverse), et vice versa, de prédire les réponses sensorielles d’actions planifiées (modélisation prédictive). La vision incarnée se réfère habituellement à la modélisation inverse afin d’expliquer les effets de l’action sur la perception de la musique (Leman, 2007). Nous prolongeons ce point de vue en désignant la modélisation prédictive comme un mécanisme alternatif par lequel l’action peut moduler la perception. Nous proposons un aperçu détaillé des résultats de travaux empiriques récents qui soutiennent cette idée. De plus, nous démontrons que des dysfonctionnements moteurs peuvent causer des déficiences perceptives, soutenant l’idée principale de l’article selon laquelle le système moteur humain joue un rôle fonctionnel dans la perception auditive. Le constat selon lequel la perception de la musique est forgée par le système moteur humain et ses actions suggère que la cognition musicale est fortement incarnée. Toutefois, nous défendons une approche plus radicale de la cognition musicale incarnée dans le sens où celle-ci a besoin d’être considérée comme un processus dynamique, dans lequel les aspects de l’action, de la perception, de l’introspection et de l’interaction sociale sont d’une importance cruciale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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