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Enregistrement W4297990189 · doi:10.1371/journal.pcbi.1010579

Modeling enculturated bias in entrainment to rhythmic patterns

2022· article· en· W4297990189 sur OpenAlexaff
Thomas Kaplan, Jonathan Cannon, Lorenzo Jamone, Marcus T. Pearce

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilArts and Humanities Research Council
Mots-clésRhythmEntrainment (biomusicology)Computer scienceInferenceArtificial intelligenceInterval (graph theory)CategorizationMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term and culture-specific experience of music shapes rhythm perception, leading to enculturated expectations that make certain rhythms easier to track and more conducive to synchronized movement. However, the influence of enculturated bias on the moment-to-moment dynamics of rhythm tracking is not well understood. Recent modeling work has formulated entrainment to rhythms as a formal inference problem, where phase is continuously estimated based on precise event times and their correspondence to timing expectations: PIPPET (Phase Inference from Point Process Event Timing). Here we propose that the problem of optimally tracking a rhythm also requires an ongoing process of inferring which pattern of event timing expectations is most suitable to predict a stimulus rhythm. We formalize this insight as an extension of PIPPET called pPIPPET (PIPPET with pattern inference). The variational solution to this problem introduces terms representing the likelihood that a stimulus is based on a particular member of a set of event timing patterns, which we initialize according to culturally-learned prior expectations of a listener. We evaluate pPIPPET in three experiments. First, we demonstrate that pPIPPET can qualitatively reproduce enculturated bias observed in human tapping data for simple two-interval rhythms. Second, we simulate categorization of a continuous three-interval rhythm space by Western-trained musicians through derivation of a comprehensive set of priors for pPIPPET from metrical patterns in a sample of Western rhythms. Third, we simulate iterated reproduction of three-interval rhythms, and show that models configured with notated rhythms from different cultures exhibit both universal and enculturated biases as observed experimentally in listeners from those cultures. These results suggest the influence of enculturated timing expectations on human perceptual and motor entrainment can be understood as approximating optimal inference about the rhythmic stimulus, with respect to prototypical patterns in an empirical sample of rhythms that represent the music-cultural environment of the listener.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,317

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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