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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,048
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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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