Testing beat perception without sensory cues to the beat: the Beat-Drop Alignment Test (BDAT)
Notice bibliographique
Résumé
Beat perception can serve as a window into internal time-keeping mechanisms, auditory-motor interactions, and aspects of cognition. One aspect of beat perception is the covert continuation of an internal pulse. Of the several popular tests of beat perception, none provide a satisfying test of this faculty of covert continuation. The current study proposes a new beat-perception test focused on covert pulse continuation: The Beat-Drop Alignment Test (BDAT). In this test, participants must identify the beat in musical excerpts and then judge whether a single probe falls on or off the beat. The probe occurs during a short break in the rhythmic components of the music when no rhythmic events are present, forcing participants to judge beat alignment relative to an internal pulse maintained in the absence of local acoustic timing cues. Here, we present two large (N > 100) tests of the BDAT. In the first, we explore the effect of test item parameters (e.g., probe displacement) on performance. In the second, we correlate scores on an adaptive version of the BDAT with the computerized adaptive Beat Alignment Test (CA-BAT) scores and indices of musical experience. Musical experience indices outperform CA-BAT score as a predictor of BDAT score, suggesting that the BDAT measures a distinct aspect of beat perception that is more experience-dependent and may draw on cognitive resources such as working memory and musical imagery differently than the BAT. The BDAT may prove useful in future behavioral and neural research on beat perception, and all stimuli and code are freely available for download.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».