La variabilité intra-individuelle du mouvement en performance pianistique. Une revue exploratoire
Bibliographic record
Abstract
Lorsqu’un mouvement est répété à plusieurs reprises, de subtiles différences peuvent être observées entre les répétitions. En biomécanique sportive, l’étude de la variabilité intra-individuelle (vi) du mouvement et de ses implications a le potentiel de prévenir les blessures, d’évaluer le progrès de traitements et d’informer le développement de protocoles de recherche ( Preatoni et al. 2013 ). Bien que les chercheurs du domaine de la musique partagent plusieurs de ces objectifs, peu d’attention a été accordée à la vi du mouvement. Cette revue exploratoire vise à consolider les informations existantes concernant la vi du mouvement en performance pianistique afin d’explorer trois importants enjeux méthodologiques : a) quelles méthodes ont été utilisées pour mesurer cette vi du mouvement ; b) quelle est l’influence de l’expertise sur cette vi du mouvement et c) combien d’essais devraient être utilisés dans un protocole de recherche afin d’obtenir une évaluation fiable d’une performance. En outre, les lacunes dans notre compréhension du phénomène sont identifiées et des recommandations pour les recherches futures sont émises.
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 | 0.043 | 0.113 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".