Patrones musculares en el canto. Un estudio piloto
Bibliographic record
Abstract
En estudios electromiográficos realizados previamente en diferentes cantantes, observamos cómo durante la emisión de la voz se producía la activación de los músculos espiradores y en paralelo se producía la contracción de los músculos intercostales externos, potentes inspiradores. Dadas estas observaciones, hemos realizado un estudio piloto con una cantante analizando el comportamiento conjunto de los músculos antes mencionados y del diafragma. Durante dife - rentes vocalizaciones hemos medido paralelamente la actividad muscular con electromiografía (EMG) y hemos observado el retorno diafragmático mediante ecografía. Los resultados apuntan a que el ascenso del diafragma está directamente relacionado con la nota emitida. Así, en el caso de una nota grave, el diafragma retorna lentamente acompañando el sonido. En el caso de las notas agudas, el diafragma se mantiene casi inmóvil durante la mayor parte de la emisión sonora y sólo al final de la vocalización se produce su ascenso de manera lenta. Se observa que durante la espiración en el canto, los músculos intercostales ex - ternos actúan elevando y fijando las costillas lo que impide el ascenso libre del diafragma, que se mantiene en tensión y se eleva de manera lenta y controlada gracias a la presión ejercida por los músculos del abdomen
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".