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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».