Notice bibliographique
Résumé
This article examines music and music scholarship vis-à-vis research findings in addictions sciences. It explains how music is socially useful for preventing and treating addiction. Making music with others, and all of the social and cultural activities that go into doing so—musicking—can foster psychosocial integration and social cohesion, via specific cultural and musical mechanisms, and in ways that can salve addictions. Alexander’s social dislocation theory of addiction serves as the theoretical framework for the study. I draw empirical support for the discussion from my long-term ethnographic fieldwork on Indigenous addiction rehabilitation settings in Vancouver, Canada. My analysis of those settings finds that connecting socially via musicking in ways that can prevent and treat addiction happens through different ways of being, ideas and focuses of attention—such as constructs of ethnicity, around spirituality/religion, and social and political values—that are shared among musicking people and perceived via their eight senses (the auditory, visual, tactile, gustatory, olfactory, vestibular, proprioceptive, and interoceptive). This article responds to a lack of music and cultural research on the correlation between social disconnection and addiction as well as a lack of study on the social potential of musical cultures to prevent and treat addictions. The article lays groundwork for future research on the roles that musicking can play in addiction recovery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».