Postural Variability in Piano Performance
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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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».