The use of music to feel happy and safe exemplified by the case of Debbie, a First Nations teenager diagnosed with ASD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This presentation introduces a case study that aims to show how music can be used to improve the quality of life for individuals diagnosed with Autism Spectrum Disorder (ASD). Background There is extensive research on music interventions for individuals with ASD but there is a lack on research within Indigenous context. This presentation focuses on one of five cases, a teen called Debbie, from a research project on the meaning of music for First Nations children in British Columbia, Canada, diagnosed with ASD. Methodology Ethnographic field studies strongly influenced by Indigenous research methodologies were conducted in 2013 and 2014. The material consists of transcribed interviews, observations, and videotaped observations and music interventions. Ethical aspects This research project was approved by the ethical committee at the University of Eastern Finland. Informed consent was given by all who participated in the study and consent was negotiated throughout the research process. All names were changed and tribal affiliation omitted. Results Debbie uses music in all aspects of her life to feel happy and safe. She listens to it, watches videos, sings and dances whenever possible. At home, in school and at the after school club, music is a big part of her structure. Contemporary pop and dance music has been her preference until she recently made and played an Aboriginal drum. Closing remarks There is a scarcity of research on music and autism within Indigenous context. Hopefully, this case can inspire to future research and influence support systems and interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».