Please don't stop the music: A meta-analysis of the cognitive and academic benefits of instrumental musical training in childhood and adolescence
Notice bibliographique
Résumé
An extensive literature has investigated the impact of musical training on cognitive skills and academic achievement in children and adolescents. However, most of the studies have relied on cross-sectional designs, which makes it impossible to elucidate whether the observed differences are a consequence of the engagement in musical activities. Previous meta-analyses with longitudinal studies have also found inconsistent results, possibly due to their reliance on vague definitions of musical training. In addition, more evidence has appeared in recent years. The current meta-analysis investigates the impact of early programs that involve learning to play musical instruments on cognitive skills and academic achievement, as previous meta-analyses have not focused on this form of musical training. Following a systematic search, 34 independent samples of children and adolescents were included, with a total of 176 effect sizes and 5998 participants. All the studies had pre-post designs and, at least, one control group. Overall, we found a small but significant benefit (g‾Δ = 0.26) with short-term programs, regardless of whether they were randomized or not. In addition, a small advantage at baseline was observed in studies with self-selection (g‾pre = 0.28), indicating that participants who had the opportunity to select the activity consistently showed a slightly superior performance prior to the beginning of the intervention. Our findings support a nature and nurture approach to the relationship between instrumental training and cognitive skills. Nevertheless, evidence from well-conducted studies is still scarce and more studies are necessary to reach firmer conclusions.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».