Collective music listening: Movement energy is enhanced by groove and visual social cues
Notice bibliographique
Résumé
; the higher the groove, the more it induces the desire to move. We investigated questions related to collective music-listening among 33 participants in an experiment conducted in a naturalistic yet acoustically controlled setting of a research concert hall with motion tracking. First, does higher groove music induce (1) movement with more energy and (2) higher interpersonal movement coordination? Second, does visual social information manipulated by having eyes open or eyes closed also affect energy and coordination? Participants listened to pieces from four categories formed by crossing groove (high, low) with tempo (higher, lower). Their upper body movement was recorded via head markers. Self-reported ratings of grooviness, emotional valence, emotional intensity, and familiarity were collected after each song. A biomechanically motivated measure of movement energy increased with high-groove songs and was positively correlated with grooviness ratings, confirming the theoretically implied but less tested motor response to groove. Participants' ratings of emotional valence and emotional intensity correlated positively with movement energy, suggesting that movement energy relates to emotional engagement with music. Movement energy was higher in eyes-open trials, suggesting that seeing each other enhanced participants' responses, consistent with social facilitation or contagion. Furthermore, interpersonal coordination was higher both for the high-groove and eyes-open conditions, indicating that the social situation of collective music listening affects how music is experienced.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».