RETRACTED ARTICLE: Choral harmony: the role of collective singing in ritual, cultural identity and cognitive-affective synchronisation in the age of AI
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study examines how choral singing functions as a mechanism for sustaining ritual practice and reinforcing cultural identity. By integrating perspectives from musicology, social psychology, and cognitive science, it explores how collective vocal performance supports emotional attunement, group cohesion, and symbolic memory in culturally diverse contexts.Materials and Methods: A mixed-methods approach was applied, combining ethnographic observation, survey-based data, and cognitive measures with AI-informed frameworks such as voice emotion recognition and neural synchrony modeling. Case studies included Anglican cathedral choirs, Tibetan Buddhist chant groups, and Indigenous community choirs in Northern Canada.Results: Findings demonstrate that choral structures—such as harmonic entrainment and rhythmic alignment—foster affective convergence, enhance psychological resilience, and strengthen group synchrony. Participation in choir singing was also shown to increase self–other overlap and reinforce cultural continuity across traditions.Conclusions: The study affirms choral singing as both a symbolic and embodied practice of shared identity in the algorithmic era. It highlights the potential for AI-informed feedback systems to contribute to participatory music education and communal healing, providing a theoretical foundation and data reference for future interdisciplinary applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».