MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221035802 · doi:10.1371/journal.pone.0264587

The effects of Parkinson’s disease, music training, and dance training on beat perception and production abilities

2022· article· en· W4221035802 sur OpenAlexafffund
Prisca Hsu, Emily A. Ready, Jessica A. Grahn

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésBeat (acoustics)PerceptionDanceTraining (meteorology)AudiologyParkinson's diseasePsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologySpeech recognitionMedicineNeuroscienceDiseaseComputer scienceArtLiteratureInternal medicinePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans naturally perceive and move to a musical beat, entraining body movements to auditory rhythms through clapping, tapping, and dancing. Yet the accuracy of this seemingly effortless behavior varies widely across individuals. Beat perception and production abilities can be improved by experience, such as music and dance training, and impaired by progressive neurological changes, such as in Parkinson's disease. In this study, we assessed the effects of music and dance experience on beat processing in young and older adults, as well as individuals with early-stage Parkinson's disease. We used the Beat Alignment Test (BAT) to assess beat perception and production in a convenience sample of 458 participants (278 healthy young adults, 139 healthy older adults, and 41 people with early-stage Parkinson's disease), with varying levels of music and dance training. In general, we found that participants with over three years of music training had more accurate beat perception than those with less training (p < .001). Interestingly, Parkinson's disease patients with music training had beat production abilities comparable to healthy adults while Parkinson's disease patients with minimal to no music training performed significantly worse. No effects were found in healthy adults for dance training, and too few Parkinson's disease patients had dance training to reliably assess its effects. The finding that musically trained Parkinson's disease patients performed similarly to healthy adults during a beat production task, while untrained patients did not, suggests music training may preserve certain rhythmic motor timing abilities in early-stage Parkinson's disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207