Notice bibliographique
Résumé
This is an accepted article with a DOI pre-assigned that is not yet published.Research on listeners’ perceived emotions draws on human performance of naturalistic as well as computer-generated synthetic stimuli. While synthetic stimuli have been shown to convey emotions, studies comparing them directly to human performances are few. Similarly, while research has often relied on pitch randomization, its effect on listeners’ perceived emotions remains to be investigated. The lack of research on the influence of these two methods for generating musical stimuli raises issues of reliability and generalization of findings. Here, we report the results of two experiments designed to test the influence of synthetic and pitch-randomized stimuli. In Experiment 1, we investigated the effects of production mode (human vs. synthetic) and instrumentation (piano vs. string quartet) using naturalistic excerpts rated along five emotional dimensions: mood, energy, movement, dissonance, and tension. In Experiment 2, we used the same synthetic piano excerpts from Experiment 1 presented in original and pitch-randomized variants. Overall findings show main effects of production mode, instrumentation, and pitch presentation. To explore the influence of musical structure, pitch and rhythm features were extracted and compared with listeners’ ratings of emotional dimensions. Several features were reliable predictors of participants’ perceived emotions, supporting the need for considering finer-grain structural features of naturalistic stimuli.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,023 | 0,011 |
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 ».