Longitudinal Tracking and Changes Over Time of Song-writing Workshops with Young People and Adults who are Experiencing Different Degrees of Social Exclusion
Notice bibliographique
Résumé
Most funded organisations within the UK who run arts activities including those which are music related, evaluate the impact of their work by reviewing soft skills, and areas relating to well-being. On discovering that there is no official form of tracking for measuring outcomes within the UK, this presented the opportunity to explore five different measuring tools. Therefore, giving the scope to design, trial and implement a longitudinal tracking model focusing on an evaluation of the specific skills taught during workshops with particular references to changes over time. This led to producing a Model which stipulates targets for each stage of the process. The Model created for this research is the FiLTER Model; Framework in Longitudinal Tracking Experiential Reports. Described by the UK Government Department of Business, Innovation and Skills as a valuable methodology for measuring impact which has been a ‘longstanding concern’ within the criminal justice system (Hayes, 2011). Generally, the funding partner’s methods, evaluations and techniques do not promote or request evaluations based on a longitudinal framework. To trial the Model, I focused on song-writing workshops attended by participants experiencing different degrees of social exclusion. The accompanying tracking questionnaires are known as Specific Skills Checklists (SSCs). They provide an opportunity to ask participants during the measuring process to reflect on their specific skills gained and convey whether they had continued to use any of these, or indeed evaluate any changes which may have occurred over time. Due to the nature of the workshop environments, each of the four case studies produced only small samples. Despite certain challenges with using a measuring process over a period of time, the FiLTER Model designed worked well and the SSC questionnaires were returned. The content of these are flexible, and allow for the Model to be transferable for other arts activities. There is now evidence of impact with a third-party community arts organisation successfully using the FiLTER Model and discussions have begun with other organisations to encourage its use.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».