Short-term retention of popular music in older adults: Support for a plasticity theory of implicit music knowledge acquisition
Notice bibliographique
Résumé
Based on our Plasticity Theory of Implicit Music Knowledge Acquisition (PTIMKA), we tested the hypothesis that adolescence is a sensitive period for acquiring musical information and lifelong musical grammar. Older adults (N = 27, mean age = 65.7 years; SD = 6.7) identified artist, title, and year of popularity and rated their familiarity for short excerpts of 36 songs popular between 1962 and 2021. Knowledge and familiarity were greater for music popular during the participants’ adolescence. A subsequent surprise retention task required participants to choose which of 2 excerpts had been presented in the first task; for each of 36 trials, targets and foils represented the same era of popularity. Retention (dꞌ) scores and confidence in retention judgment were higher for the songs popular during adolescence, even though targets of all eras had just been presented in the previous 15 minutes. It is argued that popular music styles congruent with an adolescence-established grammar were more accurately encoded than styles violating this grammar, as would songs popular before or after adolescence. Prior data from younger adults showing trajectories opposite to those for older adults as a function of decade of popularity are further consistent with this interpretation and with PTIMKA. (Work supported by NSERC)
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».