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Enregistrement W4396985929 · doi:10.1525/mp.2024.41.5.378

Jazz Piano Training Modulates Neural Oscillations and Executive Functions in Older Adults

2024· article· en· W4396985929 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Bugos, Ayo A. Gbadamosi, Denis Laesker, Ricky Chow, Sofia Sirocchi, Martin Norgaard, Jazmin Deborah Ghent, Claude Alain

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPianoJazzPsychologyTraining (meteorology)Executive functionsNeural systemCognitive psychologyNeuroscienceCommunicationPhysical medicine and rehabilitationSpeech recognitionComputer sciencePhysicsArtCognitionVisual artsAcousticsMedicineMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Musical improvisation is one of the most complex forms of creative behavior, often associated with increased executive functions. However, most traditional piano programs do not include improvisation skills. This research examined the effects of music improvisation in a novel jazz piano training intervention on executive functions and neural oscillatory activity in healthy older adults. Forty adults were recruited and randomly assigned to either jazz piano training (n = 20, 10 females) or a control group (n = 20, 13 females). The jazz piano training program included aural skills, basic technique, improvisation, and repertoire with 30 hours of training over 10 days. All participants at pre- and post-testing completed a battery of standardized cognitive measures (i.e., processing speed, inhibition, verbal fluency), and neurophysiological data was recorded during resting state and a musical improvisation task using electroencephalography (EEG). Results showed significantly enhanced processing speed and inhibition performance for those who received jazz piano training as compared to controls. EEG data revealed changes in frontal theta power during improvisation in the training group compared to controls. Learning to improvise may contribute to cognitive performance.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,638
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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