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Enregistrement W4281563126 · doi:10.1525/mp.2022.39.5.423

Perceived Motor Synchrony With the Beat is More Strongly Related to Groove Than Measured Synchrony

2022· article· en· W4281563126 sur OpenAlexaff
Tomas E. Matthews, Maria A. G. Witek, Joseph Thibodeau, Peter Vuust, Virginia B. Penhune

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeat (acoustics)Groove (engineering)PsychologyCommunicationPhysicsAcousticsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sensation of groove can be defined as the pleasurable urge to move to rhythmic music. When moving to the beat of a rhythm, both how well movements are synchronized to the beat, and the perceived difficulty in doing so, are associated with groove. Interestingly, when tapping to a rhythm, participants tend to overestimate their synchrony, suggesting a potential discrepancy between perceived and measured synchrony, which may impact their relative relation with groove. However, these relations, and the influence of syncopation and musicianship on these relations, have yet to be tested. Therefore, we asked participants to listen to 50 drum patterns with varying rhythmic complexity and rate their sensation of groove. They then tapped to the beat of the same drum patterns and rated how well they thought their taps synchronized with the beat. Perceived synchrony showed a stronger relation with groove ratings than measured synchrony and syncopation, and this effect was strongest for medium complexity rhythms. We interpret these results in the context of meter-based temporal predictions. We propose that the certainty of these predictions determine the weight and number of movements that are perceived as synchronous and thus reflect rewarding prediction confirmations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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