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Enregistrement W4385070751 · doi:10.1177/1321103x231186952

The impacts of Covid-19 lockdowns on professional and personal lives of freelance creative collaborative musicians

2023· article· en· W4385070751 sur OpenAlexaff
Katie Zhukov, Margaret S. Barrett, Andrea Creech

Notice bibliographique

RevueResearch Studies in Music Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPsychological resilienceCoping (psychology)StressorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Personal developmentThe artsProfessional developmentPsychologyQualitative researchPublic relationsSociologySocial psychologyPolitical sciencePedagogyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global pandemic has severely disrupted the performing arts sector, with research documenting economic, professional, and health impacts on musicians. The psychological effects of lockdowns have been recognized, but little is known regarding their impact on freelance creative collaborative artists. This qualitative case study uses a resilience lens to report the perspectives of freelance creative collaborative musicians from the city of Melbourne, the Australian city which experienced the greatest period of lockdown in the country. Three main themes were identified: professional impacts (loss of work, loss of artistic identity, professional coping strategies), personal impacts (lockdown stressors, personal coping strategies, relationships), and future professional outlook (developing new professional skills and directions, positive and negative future outlooks). The findings demonstrate these musicians’ resilience in spite of difficult circumstances, resulting in positive adaptations and personal growth.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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