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Enregistrement W2140307657 · doi:10.5539/ies.v3n4p86

The Rise of African Drumming among Adult Music Learners in Hong Kong

2010· article· en· W2140307657 sur OpenAlexvenueno aff
Hung Kun Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in Asia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitusMusicalEthnic groupCultural capitalMusic educationSociologyPopulationPsychologyGender studiesSocial sciencePedagogyAnthropologyDemographyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims at further examining an interesting finding of a recent empirical research on Hong Kong adults’ participation in African drumming from a sociological perspective by adopting some Bourdieuan concepts. Results of the semi-structured interviews with 82 informants with diverse musical backgrounds and occupations concur that African drumming was hardly evident in Hong Kong before 1991, but related learning programmes have burgeoned in recent years. This study finds that the rise of African drumming among adult music learners over the past two decades in Hong Kong where the African residents only amount to a very small proportion (less than 0.3%) of the total population is the consequence of the two-phase habituation of a receptive attitude towards the ethnic musical tradition. The new habitus has been gradually formulated by highly acknowledged individual and group, first in the field of professional education of percussionists and later in the field of community music, where the cultural capital of African drumming has been increasingly convertible into symbolic capital and economic returns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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