Eliciting Music-Evoked Autobiographical Memories (MEAMs) in Individuals with Mild Alzheimer’s Disease: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have examined the possibility that listening to music facilitates learning and memory, and various music therapy interventions have yielded promising results for individuals with pathological amnesic disorders. However, the mechanisms by which such phenomena operate are largely unknown. Here I will pursue the hypothesis that music processing pathways are linked to autobiographical memory networks, allowing the spontaneous activation of memories for personal events (music-evoked autobiographical memories, or MEAMs). These reminiscences are often of a pleasant or nostalgic nature, inducing a positive affective state. These emotions, in turn, elicit a sense of identity and self-awareness that contributes to psychological well-being. I will present data from a series of participants diagnosed with mild Alzheimer’s disease, all of whom have varying degrees of short-term memory deficits and cognitive impairments. After listening to a 30-second musical excerpt (in a total sequence of 24), they were asked to describe any memories that may have been conjured by the music, as well as their overall attitude, familiarity, and emotional reaction towards the piece. The experimental stimuli included 12 pieces from a well-known repertory of instrumental classical music, which were matched to 12 similar excerpts controlled for instrumentation, tempo, mode, and stylistic patterns. I video-recorded the interviews, analyzing both verbal and behavioural responses to the musical excerpts played. Data will be compared with that obtained from healthy controls. I will then discuss the implications of the current pilot project towards future studies and potential applications in clinical settings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».