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Enregistrement W6908963246 · doi:10.3389/fpsyg.2021.611867.s001

Data_Sheet_1_Spontaneous Production Rates in Music and Speech.docx

2021· dataset· en· W6908963246 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelodyTappingPhraseSpeech productionProduction (economics)Range (aeronautics)Consistency (knowledge bases)Intonation (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Individuals typically produce auditory sequences, such as speech or music, at a consistent spontaneous rate or tempo. We addressed whether spontaneous rates would show patterns of convergence across the domains of music and language production when the same participants spoke sentences and performed melodic phrases on a piano. Although timing plays a critical role in both domains, different communicative and motor constraints apply in each case and so it is not clear whether music and speech would display similar timing mechanisms. We report the results of two experiments in which adult participants produced sequences from memory at a comfortable spontaneous (uncued) rate. In Experiment 1, monolingual pianists in Buffalo, New York engaged in three production tasks: speaking sentences from memory, performing short melodies from memory, and tapping isochronously. In Experiment 2, English-French bilingual pianists in Montréal, Canada produced melodies on a piano as in Experiment 1, and spoke short rhythmically-structured phrases repeatedly. Both experiments led to the same pattern of results. Participants exhibited consistent spontaneous rates within each task. People who produced one spoken phrase rapidly were likely to produce another spoken phrase rapidly. This consistency across stimuli was also found for performance of different musical melodies. In general, spontaneous rates across speech and music tasks were not correlated, whereas rates of tapping and music were correlated. Speech rates (for syllables) were faster than music rates (for tones) and speech showed a smaller range of spontaneous rates across individuals than did music or tapping rates. Taken together, these results suggest that spontaneous rate reflects cumulative influences of endogenous rhythms (in consistent self-generated rates within domain), peripheral motor constraints (in finger movements across tapping and music), and communicative goals based on the cultural transmission of auditory information (slower rates for to-be-synchronized music than for speech).</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2030,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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