Virtual Partners Improve Synchronization in Human−Machine Trios
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between auditory and motor processes in sensorimotor synchronization is crucial for achieving a cohesive group performance, particularly in musical groups. This study addressed the impact of virtual partners on synchronization performance in human trios. With a novel methodology, the study utilized virtual partners driven by computational models to simulate real-time synchronization with human participants. Trio synchronization with three synchronization models was compared: linear error-correction, Kuramoto oscillators, and delay-coupled oscillators. Forty-eight musically trained adults performed synchronization tasks in both in-phase and anti-phase rhythms with either a human confederate or one of the three computational models as the third partner, forming 24 trios. Synchronization stability and accuracy were significantly enhanced in trios that contained a virtual partner compared to those with a human confederate. Model optimizations revealed a stronger coupling of participants with each other than with virtual partners for in-phase rhythms, and a stronger coupling of virtual partners with participants than of participants with each other in anti-phase rhythms; these patterns were obtained for the oscillator models but not for the linear model. Additionally, participants reported higher perceived synchronization success, greater control over performance, and stronger social relationships with virtual partners than with the human confederate. These findings highlight the potential of virtual partners for improving synchronization and suggest avenues for further research in the use of adaptive agents in group performance settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».