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Enregistrement W4387894916 · doi:10.31219/osf.io/hr6ys

Age and familiarity effects on musical memory

2023· preprint· en· W4387894916 sur OpenAlexafffundabout
Sarah A. Sauvé, Praveena Satkunarajah, Stephen C. Cooke, Özgen Demirkaplan, Benjamin Rich Zendel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRecallPsychologyCognitive psychologyTask (project management)Active listeningMusicalContext (archaeology)CognitionEncoding (memory)Reconstructive memoryEpisodic memoryExplicit memoryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. A common complaint in older adults is trouble with their memory, especially for new information. Current knowledge about normal aging and changes in memory identify a divide between memory tasks that are unaffected by aging and those that are. Among the unaffected are recognition tasks. These memory tasks rely on accessing well-known information, often include environmental support, and tend to be automatic. Negative age effects on memory are often observed at both encoding and during recall. Older adults often have difficulty with recall tasks, particularly those that require effortful self-initiated processing, episodic memory, and retention of information about contextual cues. Research in memory for music in healthy aging suggests a skill-invariance hypothesis: that age effects dominate when general-purpose cognitive mechanisms are needed to perform the musical task at hand, while experience effects dominate when music-specific knowledge is needed to perform the task (Halpern & Bartlett, 2002).Aims. The goals of this pair of studies were to investigate the effects of age and familiarity on musical memory in the context of real pieces of music, and to compare a live concert experimental setting with a lab-based experimental setting.Method. Participants’ task was to click a button (or press the spacebar) when they heard the target theme in three pieces of music. One was Mozart’s Eine Kleine Nachtmusik and the others were original pieces commissioned for this study, one tonal and one atonal. Participants heard the relevant theme three times before listening to a piece of music. The music was performed by the Newfoundland Symphony Orchestra; participants either attended the concert, or watched a recording of the concert in the lab. Participants also completed two short cognitive tests and filled out a questionnaire collecting demographic information and a hearing abilities self-assessment.Results. We find a significant effect of familiarity and setting but not of age or musical training on recognition performance as measured by d’. More specifically, performance is best for the familiar, tonal piece, moderate for the unfamiliar tonal piece and worst for the unfamiliar atonal piece. Performance was better in the live setting than the lab setting.Conclusions. The absence of an age effect provides encouraging evidence that music’s diverse cues may encourage cognitive scaffolding, in turn improving encoding and subsequent recognition. Better performance in an ecological versus lab setting supports the expansion of ecological studies in the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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