Explaining strong emotional responses to music: Sociality and intimacy.
Notice bibliographique
Résumé
Why the keening sounds from Mississippi should strike notes of thrill and terror and wonder in hearts in the suburbs of London, I don't know.It can only be because it goes beyond color, blood -it goes to the bone. -Keith Richards The Problem: Why Does Music Evoke Strong Emotional Responses?Among the music most of us hear everyday, willingly or otherwise, in public spaces and private, some is tolerable, some merely pleasant, and some exasperating.Yet once in a while, or often if we are fortunate, we can hear music which inspires awe, transfixes us, even stops us in our tracks.Listeners have recounted being overwhelmed or overpowered by music, being reduced to tears, and experiencing chills or shivers and other bodily sensations.These kinds of experiences will be the focus of this paper.I address the following questions: How can music, understood as an art of sound, prompt powerful physical and emotional responses in listeners?To what extent can we attribute such responses to the sonic qualities of music, to psychological and neurological factors, or to cultural factors?Can these responses tell us anything about music or about ourselves?To anticipate my conclusions: Certain structural features of music seem to have direct physical effects on listeners.Quite general claims can be made about the type of music which provokes these responses,
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».