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Enregistrement W2946527344 · doi:10.46743/2160-3715/2019.3504

Musical Memos in Qualitative Inquiry: Creating Artful, Embodied and Salient Reflections

2019· article· en· W2946527344 sur OpenAlexaffabout
Dale Boyle, Lynn Butler-Kisber

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionMusicalContext (archaeology)SalientNarrativeNarrative inquiryNew Interfaces for Musical ExpressionPsychologyThe artsQualitative researchCognitive scienceEpistemologySociologyMusic educationMusical compositionPedagogyVisual artsComputer scienceLinguisticsArtSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents musical memoing as an arts-based reflective process and as a way to engage with and represent data in qualitative inquiry. Used in conjunction with more well-known approaches to data analysis (constant comparison and narrative analysis), musical memos serve to pull forth and highlight salient understandings emerging in the analyses. Moreover, musical memoing allows for the creation of concise yet holistic representations of the data, which can be performed in an embodied manner to enhance understanding of phenomena. The role of musical memoing is discussed within the context of a research study carried out at McGill University entitled, “Exploring a University Teacher’s Approach to Incorporating Music in a Cognition Psychology Course.” A brief overview of the research findings is presented, as well as the methodological implications musical memoing has for future research.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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