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Enregistrement W4233789836 · doi:10.31234/osf.io/zt6b4

Effects of vocal training in a musicophile with congenital amusia

2020· preprint· en· W4233789836 sur OpenAlexaff
Jonathan M. P. Wilbiks, Dominique T. Vuvan, Pier-Yves Girard, Isabelle Peretz, Frank Russo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchToronto Metropolitan UniversityMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcuate fasciculusPsychologyAudiologySingingPerceptionPitch perceptionVocal tractRhythmCognitive psychologyNeuroscienceSpeech recognitionMedicineDiffusion MRIComputer scienceTractographyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital amusia is a condition in which an individual suffers from a deficit of musical pitch perception and production. Individuals suffering from congenital amusia generally tend to abstain from musical activities. Here, we present the unique case of Tim Falconer, a self-described musicophile who also suffers from congenital amusia. We describe and assess Tim’s attempts to train himself out of amusia through a self-imposed 18-month program of formal vocal training and practice. We tested Tim with respect to music perception and vocal production across seven sessions including pre- and post-training assessments. We also obtained diffusion-weighted images of his brain to assess connectivity between auditory and motor planning areas via the arcuate fasciculus (AF). Tim’s behavioral and brain data were compared to that of normal and amusic controls. While Tim showed temporary gains in his singing ability, he did not reach normal levels, and these gains faded when he was not engaged in regular lessons and practice. Tim did show some sustained gains with respect to the perception of musical rhythm and meter. We propose that Tim’s lack of improvement in pitch perception and production tasks is due to long-standing and likely irreversible reduction in connectivity along the AF fiber tract.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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