Long-term musical training modulates the body model
Notice bibliographique
Résumé
Despite constantly performing actions with their hands, healthy individuals display distorted hand representations. These distortions have been found in a body representation called 'the body model', which plays a fundamental role in position sense. There is a growing number of studies showing that changes in this representation may optimize performance in certain skills (e.g., magicians, baseball players). This has led to the hypothesis that the distortions may facilitate our actions. One highly trained group of individuals that rely on an accurate position sense about the fingers, are piano players. However, musicians have yet to be studied in the body model task. Therefore, we recruited a group of expert piano players (average practice time 12.85 h/week, average years playing 16.22 ± 3.6) and an age- and sex-matched control group. We hypothesized that piano players would have more accurate hand representation, as precise finger location knowledge is essential for skilled piano performance. Our results showed that piano players were significantly more accurate at estimating hand width compared to the controls; in fact, their estimates of this measure were not different than their physical size. This supports our hypothesis and suggests that the need for more accurate localization of the fingertips when playing may result in a more accurate estimate of hand width in the body model task. There was, however, no difference between the groups for finger length, as both piano and control groups significantly underestimated this measure. This result may reflect the typical position of the hands while playing piano, as the fingers are kept curved to aid proper technique. Taken together, our results support the hypothesis that distortions may in fact facilitate our actions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».