Effects of individual practice on joint musical synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Successful music-making requires precise sensorimotor synchronization, both in individual (solo) and joint (ensemble) social settings. We investigated how individual practice synchronizing with a temporally regular melody (Solo conditions) influences subsequent synchronization between two partners (Joint conditions). Musically trained adults practiced producing a melody by tapping on a keypad; each tap generated the next tone in the melody. First, the pairs synchronized their melody productions with their partner in a baseline Joint synchronization task. Then each partner separately synchronized their melody with a computer-generated recording of the partner's melody in a Solo intervention condition that presented either Normal (temporally regular) auditory feedback or delayed feedback (by 30-70 ms) in occasional (25%) randomly placed tone positions. Then the pairs synchronized again with their partner in a Joint condition. Next, they performed the second Solo condition (normal or delayed auditory feedback) followed again by the Joint condition. Joint synchronization performance was modeled with a delay-coupled oscillator model to assess the coupling strength between partners. Absolute asynchronies in the Solo Intervention tasks were greater in the Delayed feedback condition than in the Normal feedback condition. Model estimates yielded larger coupling values between partners in Joint conditions that followed the Solo Normal feedback than the Solo Delayed feedback. Notably, the asynchronies were smaller in the Joint conditions than in the Solo conditions. These findings indicate that coupled interactions in settings of two or more performers can be improved by individual synchronization practice.
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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 | 0,000 | 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 ».