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Enregistrement W3005020895 · doi:10.47513/mmd.v12i1.706

Differences in practice behaviours between expert musicians and non-musicians when learning a basic surgical skill

2020· article· en· W3005020895 sur OpenAlexaff
Gilles Comeau, Jillian Beacon, Erin C. Dempsey, Mikael Swirp, Fady Balaa, Kuan-chin Jean Chen, Donald Russell

Notice bibliographique

RevueMusic and Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDreyfus model of skill acquisitionThematic analysisAutomaticityTask (project management)Applied psychologyMedical educationCognitionMedicineQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Researchers have hypothesized that years of daily practice on a musical instrument may lead to increased efficiency in practice behaviours during the learning of other fine motor skills [1]. Practice strategies in music have also been considered a suitable model for surgical training [2] and some believe that surgical outcomes might be improved by adopting musicians’ practice strategies [3].Objective: This study examines the practice behaviours of expert musicians attempting to learn a basic surgical skill, as a way to detect possible transfer of practice habits across domains. This paper investigates whether musicians differ from a control group in their selection and application of practice strategies, whether there are relationships between the choice of practice behaviours and performance scores, whether musicians progress more rapidly through the different phases of learning and, whether relationships exist between those who reach automaticity sooner and their choice of practice behaviours.Methods: Participants’ practice sessions during a knot-tying task (taught via instructional video) were video-recorded and treated according to the method of thematic analysis [4]. Coding was performed by two evaluators through an iterative process and statistical and descriptive analyses were conducted on practice behaviours. Information was also collected on instructional video navigation so that the use of replay, pause, rewind or fast-forward could be investigated.Results: Musicians and the control group participants favoured different practice behaviours; this was demonstrated in their choice of strategies, the importance they gave to each strategy, and the way they used the strategies over the two practice sessions. There was evidence that the group of expert musicians applied better practice strategies as the choice of practice behaviours correlated positively with performance scores and their capacity to reach automaticity.Conclusion: Our results suggest that music experts may be applying practice strategies developed during their music studies when learning a novel surgical skill. This raised the possibility that practice skills developed through years of dedicated work at their musical instrument, might be transferable when learning a motor skill in a different domain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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