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Enregistrement W2953906885 · doi:10.15845/voices.v19i2.2636

The Therapeutic Value of Recording in Music Therapy for Adult Clients in a Concurrent Disorders Inpatient Treatment Facility

2019· article· en· W2953906885 sur OpenAlexaff
Kevin Kirkland, Shannon Nesbitt

Notice bibliographique

RevueVoices A World Forum for Music Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthCapilano University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyPsychologyMusicalAction (physics)Value (mathematics)PsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While recording has traditionally been viewed as a practical, adjunctive role of the music therapist, here the authors examine the skillful use of recording devices and software as fertile ground for the development of therapeutic programs with tangible benefits for adult cli­ents in a concurrent disorders recovery setting. The integration and layering of musical composition with musical performance, digital technologies, and production, invite rich and engaging conversations about therapeutic goals, processes, and outcomes. Using methods of action research inquiry, the authors discuss how their interactions with clients through recording have yielded new insights into therapist roles and identities as well as expressions of music therapy. The case for therapy-oriented recording is outlined and a description of the authors’ research setting and data collection methods identified before a literature review on the use of recording in music therapy is provided. The authors then distinguish four types of therapeutic recording illustrated by case examples from work with clients. Their writing culminates with a discussion of challenges and benefits associated with therapeutic recording. The authors conclude that recording offers critical and rewarding yet often unrecognized opportunities for music therapists to be innovators in their field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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