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Enregistrement W4293695914 · doi:10.7551/mitpress/12117.001.0001

Musical Bodies, Musical Minds

2022· book· en· W4293695914 sur OpenAlexfundno aff
Dylan van der Schyff, Andrea Schiavio, David J. Elliott

Notice bibliographique

RevueThe MIT Press eBooks · 2022
Typebook
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Oxford
Mots-clésMusicalityMusicalEmbodied cognitionCognitive scienceMusic psychologyNew Interfaces for Musical ExpressionPsychologyMusic and emotionMusical compositionMeaning (existential)CognitionMusical developmentAestheticsEpistemologyMusic historyVisual artsArtNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An enactive account of musicality that proposes new ways of thinking about musical experience, musical development in infancy, music and evolution, and more. Musical Bodies, Musical Minds offers an innovative account of human musicality that draws on recent developments in embodied cognitive science. The authors explore musical cognition as a form of sense-making that unfolds across the embodied, environmentally embedded, and sociomaterially extended dimensions that compose the enactment of human worlds of meaning. This perspective enables new ways of understanding musical experience, the development of musicality in infancy and childhood, music's emergence in human evolution, and the nature of musical emotions, empathy, and creativity. Developing their account, the authors link a diverse array of ideas from fields including neuroscience, theoretical biology, psychology, developmental studies, social cognition, and education. Drawing on these insights, they show how dynamic processes of adaptive body-brain-environment interactivity drive musical cognition across a range of contexts, extending it beyond the personal (inner) domain of musical agents and out into the material and social worlds they inhabit and influence. An enactive approach to musicality, they argue, can reveal important aspects of human being and knowing that are often lost or obscured in the modern technologically driven world.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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