Postural Variability in Piano Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Variability is inevitable in human movement and posture, including piano performance, although little research has been conducted in this area. The purpose of this study was to determine if, when comparing individuals to themselves, pianists demonstrate consistent postural angles within a task across multiple measurements and to ascertain if, between various tasks, there are discernible task-related postural patterns. Fifteen pianists participated in this study. Each pianist returned for a total of three measurement sessions. The tasks they were required to perform at each session were quiet sitting, raising their hands on and off the keyboard, playing an ascending and descending scale, sight reading, and playing a piece in three expressive conditions (i.e., deadpan, projected, exaggerated). The following postural angles were calculated based on motion capture data collected during the performance of these tasks: craniovertebral angle, head tilt, head-neck-trunk angle, trunk angle, thoracic angle, thoracolumbar angle, and lumbar angle. The within-person variability ratio across the three measurements was calculated for each angle and across all tasks. Task-related patterns in angles were examined by comparing the same postural angle across different tasks. Results showed that there is a considerable amount of within-person variability, but not enough to be inconsistent over time. Task-related patterns indicate that reading a musical score or playing at the extreme ends of the keyboard tend to involve leaning closer to the instrument. Implications for future studies, intervention studies in particular, include taking more than a single baseline measurement to provide a more accurate picture of an individual pianist's typical posture.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle