MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2136589354 · doi:10.1177/0305735610391348

Possible selves as a source of motivation for musicians

2011· article· en· W2136589354 sur OpenAlexafffund
Ben Schnare, Peter D. MacIntyre, Jesslyn Doucette

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCape Breton University
Mots-clésPsychologyMusicalSnowball samplingSocial psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music can be a core element of the sense of self. Integration of the future, possible musical self within the self-concept helps to account for the enormous investment of time and energy necessary to become a musician. In this qualitative study, we explore the motivational dimensions of the possible musical self. Possible selves exist in multiple domains with both positive and negative elements. Respondents from a diverse, snowball sample ( N = 204) of musicians completed an online survey describing their hoped for, expected and feared musical selves. Coding of the responses identified major themes. The ‘hoped for’ selves yielded four main themes among 171 responses: improvement, social connection, success and enjoyment. The ‘feared’ selves yielded a total of five main themes among 160 responses: being a poor musician, injury/illness, financial difficulty, lack of knowledge and lack of social connection/recognition. The ‘expected’ selves yielded only one additional category, negative expectations. The balance or tension between the positive and negative elements of possible selves is analysed to produce a composite description of the possible musical self. Limitations of the study and links between the present results and possible selves theory are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychology of MusicMême sujetDiverse Music Education InsightsTravaux en français237 207