Memory Constraints in Motor Sequences: Typing and Music Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans across cultures exhibit incredibly flexible and fast typing on computer keyboards, cell phones, and other input devices, often at rates faster than the content can be spoken. Many people in Western cultures can play a musical instrument, also at faster rates than the same content can be sung. These flexible and fluent tasks exhibit several similarities in the role of instance-based memory and motor experiences, especially for comparisons that are text based (typing or performing from notation). We consider the contributions of Gordon Logan's hierarchical organization of memory processes as applied to typing, compared with theoretical developments in music performance. Based on Logan's contributions, we identify similarities and differences in the goal-directed behaviors of typing and music, including schemas in motor learning, with an emphasis on eye–hand coordination metrics observed in typing and music; serial ordering processes in action sequences, with consideration of similarity-based constraints on the types of errors observed; and speed–accuracy tradeoffs identified in both domains. Despite the fact that typing is a speeded task with a goal to produce events as quickly as possible, whereas music performance is a rhythmic task with a goal to produce events at a specific time, both tasks exhibit important shared constraints of instance-based memory and motor learning. We end with a discussion of Logan's work and its application to future research in music cognition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».