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Record W2767802192 · doi:10.71781/19026

Décoder les émotions à travers la musique et la voix

2016· dissertation· fr· W2767802192 on OpenAlex
Sébastien Rioux Paquette

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

fundA Canadian funder is recorded on the work.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
FundersEconomic and Social Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Research on Brain, Language and Music
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette thèse est de comparer les mécanismes fondamentaux liés à la perception émotionnelle vocale et musicale. Cet objectif est sustenté par de nombreux rapports et théories appuyant l'idée de substrats neuronaux communs pour le traitement des émotions vocales et musicales. Il est proposé que la musique, afin de nous faire percevoir des émotions, recrute/recycle les circuits émotionnels qui ont évolué principalement pour le traitement des vocalisations biologiquement importantes (p.ex. cris pleurs). Bien que certaines études ont relevé de grandes similarités entre ces deux timbres (voix, musique) du point de vue cérébral (traitement émotionnel) et acoustique (expressions émotionnelles), certaines différences acoustiques et neuronales spécifique à chaque timbre ont également été observées. Il est possible que les différences rapportées ne soient pas spécifiques au timbre, mais observées en raison de facteurs spécifiques aux stimuli utilisés tels que leur complexité et leur longueur. Ici, il est proposé de contourner les problèmes de comparabilité de stimulus, par l’utilisation des expressions émotionnelles les plus simples dans les deux domaines. Pour atteindre l’objectif global de la thèse, les travaux ont été réalisés en deux temps. Premièrement, une batterie de stimuli émotionnels musicaux comparables aux stimuli vocaux déjà disponibles (Voix Affectives Montréalaises) a été développée. Des stimuli (Éclats Émotionnels Musicaux) exprimant 4 émotions (joie, peur, tristesse, neutralité) performés au violon et à la clarinette ont été enregistrés et validés. Ces Éclats Émotionnels Musicaux ont obtenu un haut taux de reconnaissance (M=80.4%) et reçu des jugements d’arousal (éveil/stimulation) et de valence correspondant à l’émotion qu’il représentait. Nous avons donc pu, dans un deuxième temps, utiliser ces stimuli nouvellement validés et les Voix Affectives Montréalaises pour réaliser deux études de comparaison expérimentales. D’abord, nous avons effectué à l’aide de l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle une comparaison des circuits neuronaux utilisés pour le traitement de ces deux types d’expressions émotionnelles. Indépendamment de leur nature vocale ou musicale, une activité cérébrale spécifique à l'émotion a été observée dans le cortex auditif (centrée sur le gyrus temporal supérieur) et dans les régions limbiques (gyrus parahippocampique/amygdale), alors qu'aucune activité spécifique aux stimuli vocaux ou musicaux n'a été observée. Par la suite, nous avons comparé la perception des émotions vocales et musicales sous simulation d’implant cochléaire. Cette simulation affectant grandement la perception des indices acoustiques liés aux hauteurs tonales (important pour la discrimination émotionnelle), nous a permis de déterminer quels indices acoustiques secondaires à ceux-ci sont importants pour la perception émotionnelle chez les utilisateurs d’implant cochléaire. L’examen des caractéristiques acoustiques et des jugements émotionnels a permis de déterminer que certaines caractéristiques timbrales (clarté, énergie et rugosité) communes à la voix et la musique sont utilisées pour réaliser des jugements émotionnels sous simulations d’implant cochléaire, dans les deux domaines. L’attention que nous avons portée au choix des stimuli nous a permis de mettre de l’avant les grandes similarités (acoustique, neuronales) impliquées dans la perception des émotions vocales et musicales. Cette convergence d’évidence donne un appui important à l’hypothèse de circuits neuronaux fondamentaux commun pour le traitement des émotions vocales et musicales.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.843
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0110.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it