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Enregistrement W2138657426 · doi:10.1093/jmt/thv006

A Survey Study of Pre-Professionals' Understanding of the Canadian Music Therapy Internship Experience

2015· article· en· W2138657426 sur OpenAlexafffundabout
Amy Clements-Cortés

Notice bibliographique

RevueJournal of Music Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInternshipMedical educationPsychologyLikert scaleCompetence (human resources)Music therapyProfessional developmentPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited research to date on the clinical music therapy internship experience from the perspective of the pre-professional. Further study is required to advance this significant stage in clinician development, as it is an intense period when pre-professionals apply and integrate theoretical knowledge about music therapy into their clinical practice. OBJECTIVE: This study aimed to: (1) assess the skills, competence, comfort, concerns, issues, challenges, and anxieties of Canadian undergraduate students at two stages in the internship process (pre- and post-internship); and (2) examine whether these perceptions are consistent with published research on internship. METHODS: Thirty-five pre-professionals, from a pool of 50 eligible respondents (70% response rate), completed a 57-question survey using a five-point Likert scale ranking pre- and post-internship experience and participated in an interview post-study. RESULTS: Survey results indicate a statistically significant increase in pre-professionals' perceived clinical, music, and personal skill development from pre- to post-internship. Areas of desired skill development included counseling, functional guitar, and clinical improvisation. CONCLUSIONS: Recommendations for educators and supervisors are provided with respect to areas of focus in undergraduate education and during clinical internship.

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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,444

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,448
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,008 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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