A influência que o treino físico e musical tem na componente melódica e rítmica da perceção musical
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».