Limb velocity variability impacts optimal sound production in marimba performance
Notice bibliographique
Résumé
Musicians execute thousands of complex movements during a performance. This study examined the accuracy of such movements in a marimba performance context. Marimba performance is associated with an idealistic performance accuracy component wherein the terminal position of the mallets should strike the bar over the resonator to produce optimal sound. The aims were to investigate how performance tempo impacts mallet accuracy as well as to assess potential kinematic mechanisms underlying such performance. Thirteen percussion majors performed a two-mallet excerpt in slow (110 bpm), intermediate (120 bpm), and fast tempo conditions (130 bpm). Motion tracking was used to monitor the positions and compute velocities of the mallets, hands, wrists, and elbows. Endpoint errors were obtained by comparing the mallet's terminal position to that of the visual target located over the resonator on the marimba's bars. It was hypothesized that lower mallet accuracy would be observed in the fast vs. the slow condition and that mallet accuracy would be driven by altered limb segment velocity relating to tempo condition. Indeed, the mallet accuracy analysis revealed lower accuracy in the fast vs. the slow tempo conditions. Interestingly, velocity variability was greater in the intermediate and fast conditions compared to the slow condition in the left elbow, left wrist, and right hand. This pattern may suggest that limb velocity variability can negatively impact mallet accuracy and thus reduce optimal sound production. Therefore, identifying strategies to target limb velocity during the skill acquisition phase may enhance motor learning in marimba performance.Acknowledgments: * Indicates joint first-authorship; The Canada Foundation For Innovation and the Percussion Department in the Faculty of Music at U of T
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».