Social Interaction and Rate Effects in Models of Musical Synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Important individual differences are observed in people's abilities to synchronize their body movements with regular auditory rhythms. We investigate whether synchronizing with a regular auditory cue is affected by each person's spontaneous production rate (SPR) and by hearing a partner's synchronization in a social context. Musically trained and untrained participants synchronized their tapping with an auditory cue presented at different rates (their own SPR or their partner's SPR) and in a Solo or Joint (turn-taking) condition. Linear and nonlinear oscillator models were fit to participants' mean asynchronies (signed timing differences between the cued onsets and taps). In Joint turn-taking, participants' synchrony was increased when the auditory signal was cued at the participant's own SPR, compared with their partner's SPR; in contrast, synchronization did not differ across rates in the Solo condition. Asynchronies in the Joint task became larger as the difference between partners' spontaneous rates increased; the increased asynchronies were driven by the faster partner who did not slow down to match the rate of their slower partner. Nonlinear delay-coupled models (with time delay, coupling strength, and intrinsic frequency) outperformed linear models (intrinsic frequency only) in accounting for tappers' synchronization adjustments. The nonlinear model's coupling value increased for musically trained participants, relative to untrained participants. Overall, these findings suggest that both intrinsic differences in partners' spontaneous rates and the social turn-taking context contribute to the range of synchrony in the general population. Delay-coupled models are capable of capturing the wide range of individual differences in auditory-motor synchronization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».