The forgotten role of absorption in music reward
Notice bibliographique
Résumé
Interindividual differences in music-related reward have been characterized as involving five main facets: musical seeking, emotion evocation, mood regulation, social reward, and sensory-motor. An interesting concept related to how humans decode music as a rewarding experience is music transcendence or absorption (i.e., music-driven states of complete immersion, including momentary loss of self-consciousness or even time-space disorientation). Here, we investigated the relation between previously characterized facets of music reward and individual differences in music absorption. A first sample of participants (N = 370) completed both the Barcelona Music Reward Questionnaire (BMRQ) and the Absorption in Music Scale (AIMS). Results showed that both constructs were highly interrelated (r = 0.78, p < 0.001), indicating that higher music reward sensitivity is associated with a greater tendency to music-related absorption states. In addition, four items from the AIMS were identified as suitable to be added to an extended version of the BMRQ (eBMRQ). A second sample (N = 550) completed the eBMRQ for a validation study. Exploratory and confirmatory factor analyses on the whole sample (N = 920) showed the reliable psychometric properties of the eBMRQ and suggested that taking into account an absorption facet could contribute to a better characterization of individual differences in the sensitivity to experience music-related reward and pleasure.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».