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Enregistrement W4281671173 · doi:10.7203/leeme.49.24089

Habilidades musicales y cognitivas en niños/as de entornos desfavorecidos

2022· article· en· W4281671173 sur OpenAlexaboutno aff
Graça Boal-Palheiros, Pedro Figueira, São Luís Castro

Notice bibliographique

RevueRevista Electrónica de LEEME · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésPsychologyDisadvantagedMusicalCognitionMemory spanDevelopmental psychologyWorking memoryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human beings are born with several abilities which are amenable to change. A growing number of studies have focused on the relations between musical and cognitive abilities but research with children from disadvantaged communities is scarce. This study explored the relations between musical and cognitive abilities in disadvantaged children. Participants were 169 children from deprived neighborhoods, attending the second year of primary education in public schools that do not offer music education. Children’s musical abilities (perception) were measured with the Melody, Rhythm, and Memory tests of Montreal Battery for the Evaluation of Musical Abilities and their cognitive abilities, with five WISC-III subtests (Similarities, Vocabulary, Cubes, Picture Arrangement, and Digits). Parental level of education was obtained from a questionnaire on the socio-economic status of children’s families. Results revealed (1) few and weak correlations between musical and cognitive abilities; (2) stronger correlations of Socioeconomic Status (SES) with cognitive than with musical abilities; (3) digit span predicts all musical abilities; 4) a clear factorial distinction between musical and cognitive abilities. Overall, results suggest that disadvantaged children’s musical and cognitive abilities, as measured by the present instruments, are partly independent regarding processing components.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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