Les effets de l’action sur la perception de la musique
Bibliographic record
Abstract
L’approche classique – désincarnée – de la cognition musicale conçoit l’action et la perception comme des processus séparés, périphériques. En revanche, une vision incarnée de la cognition musicale donne une place centrale au couplage étroit entre action et perception. Il est un fait communément établi que la perception oriente l’action. Nous présentons un cadre de travail théorique qui aborde la manière dont le système moteur humain et ses actions peuvent influencer la perception de la musique et réciproquement. La pierre angulaire de ce cadre est la théorie du codage commun, postulant que les représentations de la planification, de l’exécution et de la perception du mouvement s’imbriquent dans le cerveau. L’intégration de l’action et de la perception dans les modèles dits internes est expliquée comme le résultat de processus d’apprentissage associatif. Les modèles internes ont pour caractéristiques de permettre aux états sensoriels attendus ou perçus d’être transférés dans les aires du contrôle moteur correspondantes (modélisation inverse), et vice versa, de prédire les réponses sensorielles d’actions planifiées (modélisation prédictive). La vision incarnée se réfère habituellement à la modélisation inverse afin d’expliquer les effets de l’action sur la perception de la musique (Leman, 2007). Nous prolongeons ce point de vue en désignant la modélisation prédictive comme un mécanisme alternatif par lequel l’action peut moduler la perception. Nous proposons un aperçu détaillé des résultats de travaux empiriques récents qui soutiennent cette idée. De plus, nous démontrons que des dysfonctionnements moteurs peuvent causer des déficiences perceptives, soutenant l’idée principale de l’article selon laquelle le système moteur humain joue un rôle fonctionnel dans la perception auditive. Le constat selon lequel la perception de la musique est forgée par le système moteur humain et ses actions suggère que la cognition musicale est fortement incarnée. Toutefois, nous défendons une approche plus radicale de la cognition musicale incarnée dans le sens où celle-ci a besoin d’être considérée comme un processus dynamique, dans lequel les aspects de l’action, de la perception, de l’introspection et de l’interaction sociale sont d’une importance cruciale.
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 | 0.001 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".