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Enregistrement W3181250580 · doi:10.31234/osf.io/b879v

Commonality and variation in mental representations of music revealed by a cross-cultural comparison of rhythm priors in 15 countries

2021· preprint· en· W3181250580 sur OpenAlexaff
Nori Jacoby, Rainer Polak, Jessica A. Grahn, Daniel J. Cameron, Kyung Myun Lee, Ricardo Godoy, Eduardo A. Undurraga, Tomás Huanca, Timon Thalwitzer, Noumouké Doumbia, Daniel Goldberg, Elizabeth Hellmuth Margulis, Patrick C. M. Wong, Luis Jure, Martín Rocamora, Shinya Fujii, Patrick E. Savage, Jun Ajimi, Rei Konno, Sho Oishi, Kelly Jakubowski, André Holzapfel, Esra Mungan, Ece Kaya, Preeti Rao, Rohit Mattur Ananthanarayana, Suvarna Alladi, Bronwyn Tarr, Manuel Anglada-Tort, Peter M. C. Harrison, Malinda J. McPherson, Sophie Dolan, Alex Durango, Josh H. McDermott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceArts and Humanities Research CouncilAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Science FoundationJames S. McDonnell FoundationKeio UniversityVetenskapsrådetÖsterreichischen Akademie der Wissenschaften
Mots-clésRhythmPsychologyCognitionMusicalVariation (astronomy)Stimulus (psychology)Cognitive psychologyMental representationCommunicationAestheticsArtVisual artsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music is present in every known society, yet varies from place to place. What, if anything, is universal to music cognition? We measured a signature of mental representations of rhythm in 39 participant groups in 15 countries, spanning urban societies and indigenous populations. Listeners reproduced random ‘‘seed’’ rhythms; their reproductions were fed back as the stimulus (as in the game of “telephone”), such that their biases (the prior) could be estimated from the distribution of reproductions. Every tested group showed a sparse prior with peaks at integer ratio rhythms. However, the importance of different integer ratios varied across groups, often reflecting local musical practices. Our results suggest a common feature of music cognition – discrete rhythm “categories” at small integer ratios. These discrete representations likely stabilize musical systems in the face of cultural transmission, but interact with culture-specific traditions to yield diversity evident when mental representations are probed across many cultures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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