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Enregistrement W4280620737 · doi:10.1111/nyas.14790

The forgotten role of absorption in music reward

2022· article· en· W4280620737 sur OpenAlexaff
Gemma Cardona, Laura Ferreri, Urbano Lorenzo‐Seva, Frank Russo, Antoni Rodríguez‐Fornells

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat de CatalunyaEuropean Social FundCentres de Recerca de CatalunyaEuropean Regional Development Fund
Mots-clésPsychologyPleasureAbsorption (acoustics)MoodSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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