Engagement in Music-Related Activities During the COVID-19 Pandemic as a Mirror of Individual Differences in Musical Reward and Coping Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and the measures taken to mitigate its impact (e.g., confinement orders) have affected people's lives in profound ways that would have been unimagable only months before the pandemic began. Media reports from the height of the pandemic's initial international surge frequently highlighted that many people were engaging in music-related activities (from singing and dancing to playing music from balconies and attending virtual concerts) to help them cope with the strain of the pandemic. Our first goal in this study was to investigate changes in music-related habits due to the pandemic. We also investigated whether engagement in distinct music-related activities (singing, listening, dancing, etc.) was associated with individual differences in musical reward, music perception, musical training, or emotional regulation strategies. To do so, we collected detailed (~1 h-long) surveys during the initial peak of shelter-in-place order implementation (May-June 2020) from over a thousand individuals across different Countries in which the pandemic was especially devastating at that time: the USA, Spain, and Italy. Our findings indicate that, on average, people spent more time in music-related activities while under confinement than they had before the pandemic. Notably, this change in behavior was dependent on individual differences in music reward sensitivity, and in emotional regulation strategies. Finally, the type of musical activity with which individuals engaged was further associated with the degree to which they used music as a way to regulate stress, to address the lack of social interaction (especially the individuals more concerned about the risk of contracting the virus), or to cheer themselves up (especially those who were more worried about the pandemic consequences). Identifying which music-related activities have been particularly sought for by the population as a means for coping with such heightened uncertainty and stress, and understanding the individual differences that underlie said propensities are crucial to implementing personalized music-based interventions that aim to reduce stress, anxiety, and depression symptoms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».