Psychophysical correlates of musicality in musically untrained children: evidence for musical sleepers in children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Music learning induces significant neural changes, enhancing auditory, verbal, and visuospatial skills, IQ, and speech perception. Research studies reveal structural and functional brain plasticity due to music training in adults and children. While musical abilities are linked to formal training, the existence of “musical sleepers” with heightened speech perception without formal training is noteworthy in adults. This study addresses the gap in understanding such phenomena in children, exploring psychophysical abilities in musically adept children, and aiming to impact rehabilitation models. Materials and method A pre-experimental study involved 164 typically developing children (mean age: 9.93) without musical training. Musical abilities were evaluated using the abbreviated version of Montreal Battery for Evaluation of Musical Abilities (MBEMA) test in DMDX software, covering melody, rhythm, and memory subtests. Psychophysical tests in MATLAB assessed temporal, frequency, intensity, timbre, and binaural resolution. Results Using a median split based on MBEMA test scores (median: 42), 84 children exhibited poor musical abilities, while 80 showed good ones. Descriptive statistics for MBEMA scores and psychophysical tests were conducted. As data did not follow normal distribution, non-parametric inferential statistics were employed. Mann–Whitney U tests revealed significant differences favouring good musical abilities in all assessments: gap deduction (p = 0.01), pitch discrimination at 500 Hz and 4 kHz (p = 0.00), intensity discrimination at 500 Hz (p = 0.00) and 4 kHz (p = 0.01), profile analysis (p = 0.01), interaural level difference (p = 0.023), and interaural time difference (p = 0.038). Spearman correlation showed highest correlation with pitch discrimination at 500 Hz (r = − 0.538), 4 kHz (− 0.416), intensity discrimination at 4 kHz (r = − 0.367), and 500 Hz (r = − 0.311), profile analysis (r = − 0.313), interaural level difference (r = − 0.276), and gap deduction (r = − 0.235). All were significant (p < 0.01), except for the interaural time difference. Conclusion Children excelling in music surpassed those with weaker abilities in psychophysical tasks. This echoes past research, underscoring auditory discrimination’s influence on musical skills in untrained children. These results potentially support the concept of musical sleepers in children. Key predictors include pitch discrimination, while interaural time difference exhibited minimal correlation. Utilising such assessments may predict musical training outcomes for children with auditory disorders, but additional robust statistical investigation is necessary.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».