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Enregistrement W2982440146 · doi:10.47513/mmd.v11i4.707

Uncommon music making: The functional roles of music in design for healthcare

2019· article· en· W2982440146 sur OpenAlexaff
Elif Özcan, Lois Frankel, Jesse Stewart

Notice bibliographique

RevueMusic and Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalHealth carePsychologyCohesion (chemistry)Health professionalsMusic therapyProcess (computing)Group cohesivenessApplied psychologyPublic relationsComputer scienceVisual artsSocial psychologyPolitical scienceArtPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we discuss some uncommon settings and roles for music, demonstrating how music can aid in the design and implementation of socially responsible healthcare products that are encouraging, inclusive, and sensitive to critical contexts. We review three music-inspired design cases (CareTunes: Musical Alarms for Critical Care, Music and Senior Exercise, and We Are All Musicians and the Adaptive Use Musical Instrument) in which the authors took part. The literature review and the analysis of the case studies provide us with the following insights: music enhances sensory experiences, facilitates physical engagement with the world, music can guide medical professionals in critical contexts, and music creates social cohesion. All of these projects demonstrate the importance of involving participants (users or performers) in the process to address their life experiences. Thus, the use of music in design applications is experienced as a positive influence that can facilitate wellbeing for community members, persons with disabilities, medical patients, and healthcare professionals in the workplace.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,026
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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