Singing lessons as a path to well-being in later life
Notice bibliographique
Résumé
Seventy-two persons, who had begun voice lessons after 40 years of age, were invited to complete an online survey that focused on the singers’ experience, motivation, goals, health and well-being, repertoire, practice, and demographic information; 48 respondents (33 females, mean age 60.81 years, range 48.83–82.08, SD = 6.99) completed the questionnaire. Most participants indicated that enjoyment and personal growth motivated their taking lessons. Over 90% commented on benefits of singing to their physical health (e.g., breathing) and mental health (e.g., mood, less depressive episodes). Despite the solitary aspect of singing lessons, 67% reported positive changes in social relations since taking lessons. Benefits to professional relations were also reported (e.g., confidence, listening to others). Repertoire level was generally high, consistent with a high average university educational level. Cost of lessons and time demands may account for the generally high socioeconomic status of respondents. Given that the singing voice is a musical instrument available to almost everyone, results might motivate older adults to consider taking voice lessons, encourage health care professionals to consider voice lessons as interventions to benefit clients, and persuade governments to subsidize voice lessons for older adults in their jurisdictions. The study provides a foundation for future research on the relative impacts on well-being of vocal lessons versus choral singing in the context of relative investments in the two activities.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».