Cardiac Dynamics in Auditory-Motor Synchronization: Roles of Short-Term Training and Rhythm Complexity
Notice bibliographique
Résumé
Previous findings suggest that long-term musical training and rhythm complexity may affect performers’ auditory-motor synchrony and their cardiac rhythms. We investigated the effects of short-term training and rhythm complexity on auditory-motor synchronization and cardiac activity as individuals synchronized with auditory rhythms. Forty-two adult participants synchronized their taps with sounded rhythms to form a 2:3 duration ratio (stimulus duration:tap duration) or a 3:2 duration ratio (tap rate held constant across rhythms). Participants received short training with one rhythm and received longer training with the other rhythm. Then, participants completed five experimental trials in which they synchronized their sounded taps with the stimulus rhythm. Cardiac activity was recorded during synchronization. Tapping synchronization was less accurate and more variable for the 3:2 rhythm than the 2:3 rhythm. Linear measures of cardiac activity showed less high-frequency variability during the 3:2 rhythm than the 2:3 rhythm. Behavioral-cardiac correspondences emerged with training: Poorer synchronization was associated with more variable cardiac activity after long training, but not after short training. Finally, there were consistent individual differences in cardiac recurrence and predictability across training conditions. These findings demonstrate both short-term learning effects and rhythm complexity effects on cardiac dynamics during auditory-motor synchronization.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».