The effect of visual and auditory feedback on adult poor-pitch remediation
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has led to the hypothesis that poor-pitch singing is the result of a weakness in the auditory/vocal loop. The present study evaluated this hypothesis in a training paradigm that used visual feedback to augment potentially faulty auditory-vocal associations. Following pretest with the Seattle Singing Accuracy Protocol (SSAP), participants were randomly assigned to one of three 20-min training conditions: (1) visual feedback training with auditory doubling, in which participants could both see and hear real-time feedback showing the relationship between their sung pitch and the target, (2) auditory feedback training, where participants relied only on airborne auditory feedback from their own voice, and (3) control training which involved imitation of speech from a foreign language instruction recording. After training, the SSAP was administered again as a posttest measure. There was a general improvement from pretest to posttest across all groups. However, the effect of training was only significant for participants who received visual feedback training, with greater gains in visual training than either of the other conditions. This pattern of results was particularly pronounced for performance on 4-note melodies in the SSAP, in contrast to single pitch matching. Visual feedback may facilitate accuracy by substituting for inaccurate auditory-motor associations. The fact that training, even over a very short time-span, can have significant effects on singing underlines the importance of practice, and supports the hypothesis that singing is a learned skill that can benefit from experience and may not simply reflect an inherited talent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».