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Enregistrement W7029249791

A influência que o treino físico e musical tem na componente melódica e rítmica da perceção musical

2021· dissertation· pt· W7029249791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositório Institucional da Universidade Católica Portuguesa (Universidade Católica Portuguesa) · 2021
Typedissertation
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalMusical instrumentMotor activityPerception
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O processamento neural da música é altamente complexo, incorpora regularidades temporais e possuí uma organização hierárquica cujas características acústicas são processadas conforme a sua crescente complexidade. As diferenças individuais na perceção musical são um grande obstáculo e o sistema motor tem estado constantemente implicado nestas competências. O presente estudo teve como principal objetivo compreender o impacto do treino musical, do treino físico e deste agregado à música, no desempenho das componentes melódicas e temporais da perceção musical, avaliadas pela Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA). A amostra foi constituída por 120 participantes voluntários, onde 64 participantes são do sexo feminino e 56 participantes são do sexo masculino, com idades compreendidas entre os 18 e os 32 anos (M=23.02; DP=3.44) e com uma média de 14 anos de escolaridade (DP=1.89). Ao proceder à comparação entre grupos constituídos por músicos (N=30), desportistas (N=30), bailarinos (N=30) e sujeitos sem qualquer prática adicional (N=30) os nossos resultados mostram que efetivamente há um impacto diferencial do treino físico e musical, sobre o desempenho em todos os testes da bateria (escala, contorno, intervalo, ritmo, métrica, e memória musical) e no respetivo índice global. Apesar de existir sobreposição entre grupos e das ténues diferenças não se revelarem significativas, é possível compreendermos que os bailarinos revelam melhores desempenhos médios nas componentes temporais da perceção musical do que os restantes grupos, pelo que, não se deve excluir por completo a possibilidade de a execução métrica ser favorecida pela corporalização. Por outro lado, o grupo de músicos é detentor de melhores resultados médios nas componentes melódicas. Apuramos ainda correlações significativas sobre desempenho em relação aos anos de prática, à idade de início da mesma, ao número de horas semanais praticadas e à regularidade com que os participantes ouvem música semanalmente.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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