Auditory rhythm complexity affects cardiac dynamics in perception and synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Accurate perception and production of auditory rhythms are key for human behaviors such as speech and music. Auditory rhythms in music range in their complexity: complex rhythms (based on non-integer ratios between successive tone durations) are more difficult to perceive and produce than simple rhythms (based on integer ratios). The physiological activity supporting this behavioral difference is not well understood. In a within-subjects design, we addressed how rhythm complexity affects cardiac dynamics during auditory perception and production. Musically trained adults listened to and synchronized with simple and complex auditory rhythms while their cardiac activity was recorded. Participants identified missing tones in the rhythms during the Perception condition and tapped on a keyboard to synchronize with the rhythms in the Synchronization condition. Participants were equally accurate at identifying missing tones in simple and complex rhythms during the Perception condition. Tapping synchronization was less accurate and less precise with complex rhythms than with simple rhythms. Linear cardiac analyses showed a slower mean heart rate and greater heart rate variability during perception than synchronization for both simple and complex rhythms; only nonlinear recurrence quantification analyses reflected cardiac differences between simple and complex auditory rhythms. Nonlinear cardiac dynamics were also more deterministic (predictable) during rhythm perception than synchronization. Individual differences during tapping showed that greater heart rate variability was correlated with poorer synchronization. Overall, these findings suggest that linear measures of musicians' cardiac activity reflect global task variability while nonlinear measures additionally reflect stimulus rhythm complexity.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».