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Enregistrement W2773822998 · doi:10.1177/0305735617745149

Cognitive strategies in sight-singing: The development of an inventory for aural skills pedagogy

2017· article· en· W2773822998 sur OpenAlexaff
Guillaume Fournier, María Teresa Moreno Sala, Francis Dubé, Susan O’Neill

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingingPsychologyCategorizationCognitionReading (process)SightVocabularyCognitive psychologyThematic analysisActive listeningCommunicationQualitative researchLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed to identify, describe and categorize cognitive strategies related to sight-singing within aural skills education. Using a constant comparative method, we carried out a thematic content analysis using NVivo to categorize strategies in a broad range of sources, including six interviews, five scientific publications, two professional books, and two ear-training manuals. Findings revealed 72 cognitive strategies grouped into four main categories and 14 subcategories: reading mechanisms (pitch decoding, pattern building, validation), sight-singing (preparation, performance), reading skills acquisition (musical vocabulary enrichment, symbolic associations, internalization, rehearsal techniques) and learning support (self-regulation, attention, time management, motivation, stress). Our cognitive strategy inventory provides a new framework for the study of cognitive strategies in aural skills research, and offers new insights for teachers who implement explicit cognitive strategies within their sight-singing pedagogy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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