MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3128336484 · doi:10.1177/0255761421990820

Teaching creative music in El Sistema and after-school music contexts

2021· article· en· W3128336484 sur OpenAlexaffabout
Sean Corcoran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Music Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic educationAgency (philosophy)Creative briefPedagogyContext (archaeology)CreativitySingingCurriculumMusicologyMusicalPsychologySociologyVisual artsArtSocial scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El Sistema music programmes have blossomed over the past decade, with the aim of fostering social development through intensive orchestral music instruction. Many scholars agree that creative music making can facilitate student agency development, increase a sense of belonging and promote creative expression by allowing students to bring their perspectives to the learning context. With these benefits apparent, it seems rational that El Sistema should incorporate creative music making into its curriculum. To build understanding of how creative music approaches function in some programmes, I used a multiple qualitative case study to examine eight teachers’ perspectives of creative music making within El Sistema and after-school music programmes in Canada and the United Kingdom. Findings revealed that teachers conceptualized creative music making as activities that develop agency through collaborative music creation, that have the benefit of creating a sense of belonging and that give students the opportunity to contribute to their community. Successful nurturing of creative music making seems to rely on connecting students to their wider community, which is achieved in part through incorporating students’ own musical tastes. Teachers’ experiences with creative music making in their own music education played a crucial role in preparing them to teach creative music.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Music EducationMême sujetDiverse Music Education InsightsTravaux en français237 207