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Enregistrement W3204635018 · doi:10.3389/fpsyg.2021.709979

Accuracy of Tempo Judgments in Disk Jockeys Compared to Musicians and Untrained Individuals

2021· article· en· W3204635018 sur OpenAlexaff
Nicholas E.V. Foster, Lauriane Beffa, Alexandre Lehmann

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetronomeMelodyPsychologyRhythmAudiologyCognitive psychologyPerceptionMusicalPopulationCommunicationSpeech recognitionComputer scienceVisual artsArtNeuroscienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professional disk jockeys (DJs) are an under-studied population whose performance involves creating new musical experiences by combining existing musical materials with a high level of temporal precision. In contemporary electronic dance music, these materials have a stable tempo and are composed with the expectation for further transformation during performance by a DJ for the audience of dancers. Thus, a fundamental aspect of DJ performance is synchronizing the tempo and phase of multiple pieces of music, so that over seconds or even minutes, they may be layered and transitioned without disrupting the rhythmic pulse. This has been accomplished traditionally by manipulating the speed of individual music pieces "by ear," without additional technological synchronization aids. However, the cumulative effect of this repeated practice on auditory tempo perception has not yet been evaluated. Well-known phenomena of experience-dependent plasticity in other populations, such as musicians, prompts the question of whether such effects exist in DJs in their domain of expertise. This pilot study examined auditory judgments of tempo in 10 professional DJs with experience mixing by ear, compared to 7 percussionists, 12 melodic instrumental musicians, and 11 untrained controls. Participants heard metronome sequences between 80 and 160 beats per minute (BPM) and estimated the tempo. In their most-trained tempo range, 120-139 BPM, DJs were more accurate (lower absolute percent error) than untrained participants. Within the DJ group, 120-139 BPM exhibited greater accuracy than slower tempos of 80-99 or 100-119 BPM. DJs did not differ in accuracy compared to percussionists or melodic musicians on any BPM range. Percussionists were more accurate than controls for 100-119 and 120-139 BPM. The results affirm the experience-dependent skill of professional DJs in temporal perception, with comparable performance to conventionally trained percussionists and instrumental musicians. Additionally, the pattern of results suggests a tempo-specific aspect to this training effect that may be more pronounced in DJs than percussionists and musicians. As one of the first demonstrations of enhanced auditory perception in this unorthodox music expert population, this work opens the way to testing whether DJs also have enhanced rhythmic production abilities, and investigating the neural substrates of this skill compared to conventional musicians.

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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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