Notice bibliographique
Résumé
When I read this book a few years ago, when it was first published, I was so excited about it that I knew I wanted to review it to help others become aware of it. Regretfully, I did not manage to complete the review then. As I have reread the book in order to review it now, I am just as excited and hopeful that my review will encourage others to read the book. Experiencing race as a music therapist: Personal narratives consists of narratives—stories—collected by Susan Hadley through interviews with 17 music therapists. She says, “It is a collection of diverse and complex narratives by some of the people in our profession who are grappling with these issues” (p. 14). The narratives are (from Hadley’s description) from a female of mixed Native American and European heritage, a Jewish Canadian male, two white South African females, a male of mixed Torres Strait Islander and European heritage, two white Australian females, a Maori male, a Caucasian English female now living in New Zealand, two African-American females, a Caucasian American female, a Korean female living in the US, a Japanese person living in the US, a Caucasian American male, an Iranian American female of Jewish and Muslim parentage, and a white Puerto Rican female living in the US. (p. 14)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».