Some like it sharp: Song familiarity influences musical preference for absolute tuning.
Notice bibliographique
Résumé
Listening to music is an enjoyable activity for most individuals, yet the factors that relate to aesthetic preferences are not completely understood.In the present paper, we investigate whether the absolute tuning of music influences listener evaluations of music.Across three experiments, participants rated musical excerpts, tuned conventionally (A4 = 440 Hz) versus unconventionally (± 50 cents from conventional tuning), in terms of aesthetic preference.In Experiment 1, participants rated single MIDI piano excerpts on each trial in terms of liking, interest, and unusualness.In Experiments 2 and 3, participants heard two versions of the same excerpt on each trial, only differing in terms of tuning, and made a forced-choice judgment as to which version they preferred.Experiment 2 used the same piano excerpts as Experiment 1, whereas Experiment 3 introduced both highly familiar and unknown song excerpts by professional recording artists.Overall, the results suggest that absolute tuning influences aesthetic preferences under limited circumstances.Although there was no strong evidence for tuning influencing judgments in either Experiments 1 or 2, we found a robust effect in Experiment 3 depending on the familiarity of the recording.Whereas participants clearly preferred the conventionally tuned version for highly familiar recordings, they tended to prefer the version that was highest in absolute pitch if the recording was unfamiliar.Overall, these results suggest that absolute tuning can influence musical preferences, although the specific nature of the effect depends on familiarity.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».