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Enregistrement W3101827513 · doi:10.1177/1321103x20936380

When youth musicking is play

2020· article· en· W3101827513 sur OpenAlexaff
Leslie Stewart Rose, June Countryman

Notice bibliographique

RevueResearch Studies in Music Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyCompetence (human resources)SociologyGrounded theoryPsychologyYouth studiesSocial psychologyQualitative researchGender studiesSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wondering if there is more to learn from youth’s descriptions of the importance of music in their lives, the authors interviewed 35 youth (aged 12–22 years) using a constructivist grounded theory approach. The data analysis process led to the realization that youth were often describing episodes of play. The researchers synthesized essential characteristics of play from the scholarly play literature and particularized these characteristics with extracts from the interview conversations. The goal became to describe the play in youth musicking. The authors’ framework of musick-play reflects the interconnectedness of (a) conditions that constitute a musick-play-place; (b) sonic, and social processes that illuminate instances of youth musick-play and that highlight the centrality of self-caring in that play; (c) experiences that foster autonomy, competence, and relatedness (self-determination theory); and (d) opportunities for well-being. This framework is intended as a heuristic for those who seek to understand youth musicking through the lens of play.

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)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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