Effects of Gandharva Veda Music on Mood States, Health, and Brain Functioning
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: This paper explores effects of Gandharva Veda music--traditional North Indian music-- on emotional and physical well-being. Hypothesis: Gandharva Veda music balances the mind and body. Materials and Methods: A professional Gandharvan performed 16 live and two online concerts. Mood states were assessed with the Profile of Mood states (POMS) at the live concerts, emotional and physiological balance were assessed during the online concerts using a traditional Ayurveda diagnostic technique called “pulse diagnosis,” and the EEG of a single Gandharvan was recorded while she played a raga. Results: In the first study (n=1,800), Gandharva Veda music led to significant decreases of negative emotions and significant increases of positive emotions. In the second study, 78 Ayurveda students reported significantly higher levels of vibrant health and significant lowers level of physiological blockages after the ragas. In the last study, high theta1 and alpha1 coherence patterns were seen both during meditation practice and when the Gandharvan played the ragas, along with higher 12 – 50 Hz coherence during the ragas. Discussion: The responses on the POMS and pulse reading support the prediction that Gandharva Veda music creates a healthy influence for the listener. Also, the coexistence of higher alpha1 coherence, a marker of inner silence, and higher 12-50 Hz coherence, a marker of goal-oriented performance suggests that playing Gandharva Veda music may culture inner silence as the performer plays complex musical passages. Conclusion: Future research is warranted to explore the application of Gandharva Veda music across a wider population of healthy and clinical patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».