The Impact of Limb Velocity Variability on Mallet Accuracy in Marimba Performance
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined spatial accuracy of mallet endpoints in a marimba performance context. Trained percussionists performed two- (i.e., Experiment 1) and four-mallet (i.e., Experiment 2) excerpts in three tempo conditions including slow, intermediate, and fast. Motion capture was utilized to gather data of upper-limb and mallet movements, as well as to compute velocities of the upper-limb joints. Mallet spatial accuracy was assessed by comparing mallet endpoints to a visual target positioned on the marimba. It was hypothesized that mallet spatial accuracy would be reduced as tempo condition increased, with effects on joint kinematics potentially revealing sensorimotor mechanisms underlying optimal sound production in marimba. Across both experiments, mallet accuracy was reduced as tempo condition increased. Interestingly, velocity variability in the elbows, wrists, and hands increased as mallet accuracy decreased. Such a pattern of effects suggested that sound production in marimba is suboptimal at fast relative to slow tempi. In addition, the velocity variability effects highlight the impact of motor planning mechanisms on sound production. Overall, the results shed new light on sensorimotor control in percussion which can be leveraged to enhance the training of percussionists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».