MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396943642 · doi:10.1126/sciadv.adm9797

Globally, songs and instrumental melodies are slower and higher and use more stable pitches than speech: A Registered Report

2024· article· en· W4396943642 sur OpenAlexaff
Yuto Ozaki, Adam Tierney, Peter Q. Pfordresher, J. Michael McBride, Emmanouil Benetos, Polina Proutskova, Gakuto Chiba, Fang Liu, Nori Jacoby, Suzanne C. Purdy, Patricia Opondo, W. Tecumseh Fitch, Shantala Hegde, Martín Rocamora, Rob Thorne, Florence Ewomazino Nweke, Dhwani P. Sadaphal, Parimal M. Sadaphal, Shafagh Hadavi, Shinya Fujii, Sangbuem Choo, Marin Naruse, Utae Ehara, Latyr Sy, Mark Lenini Parselelo, Manuel Anglada-Tort, Niels Chr. Hansen, Felix Haiduk, Ulvhild Færøvik, Violeta Amélia Magalhães, Wojciech Krzyżanowski, Olena Shcherbakova, Diana Hereld, Brenda Suyanne Barbosa, Marco Antônio Corrêa Varella, Марк Ван Тонгерен, Polina Dessiatnitchenko, Su Zar Zar, Iyadh El Kahla, Olcay Muslu Gardner, Jakelin Troy, Teona Lomsadze, Dilyana Kurdova, Cristiano Tsope, Daniel Fredriksson, A. Arabadjiev, Jehoshaphat Philip Sarbah, Adwoa Arhine, Tadhg Ó Meachair, Javier Silva-Zurita, Ignacio Soto-Silva, Neddiel Elcie Muñoz Millalonco, Rytis Ambrazevičius, Psyche Loui, Andrea Ravignani, Yannick Jadoul, Pauline Larrouy-Maestri, Camila Bruder, Tutushamum Puri Teyxokawa, Urise Kuikuro, Rogerdison Natsitsabui, Nerea Bello Sagarzazu, Limor Raviv, Minyu Zeng, Shahaboddin Dabaghi Varnosfaderani, Juan Sebastián Gómez-Cañón, Kayla Kolff, Christina M. Vanden Bosch der Nederlanden, Meyha Chhatwal, Ryan Mark David, I. Putu Gede Setiawan, Great Lekakul, Vanessa Nina Borsan, Nozuko Nguqu, Patrick E. Savage

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesRadboud UniversiteitKeio UniversityUniversity of GlasgowAarhus Universitet
Mots-clésMelodySpeech recognitionInstrumental musicComputer scienceNatural language processingArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations50
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207