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Enregistrement W4387105915 · doi:10.36922/ijps.383

Re-conceptualizing music education in the older adult life course: A qualitative meta-synthesis

2023· article· en· W4387105915 sur OpenAlexaff
Tuulikki Laes, Andrea Creech

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Population Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningMusic educationLife course approachThe artsPsychologyAdult educationSociologyPedagogyGerontologyPolitical scienceDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Seoul Agenda by UNESCO has set goals to develop arts education, ensuring that learners from all social backgrounds have lifelong access to arts education in a wide range of community and institutional settings. However, the purpose of lifelong learning for individuals beyond labor-market age has been largely overlooked, making it challenging to convince institutions, funders, and policymakers of its worth. The value accorded to the complex forms of lifelong learning in later life and the widely recognized health impacts of music on aging body and brain are the principal considerations to take into account when studying the effects of music education on older adults. In this study, we address the state-of-the-art research concerning older adults and music education in studies published in major peer-reviewed music education journals since the Seoul Agenda by UNESCO. We present the findings from a systematic literature review, followed by a qualitative meta-synthesis, focusing on the values, beliefs, and key concepts conveyed in the included studies. The findings of this study indicate that older adults are often portrayed narrowly and stereotypically, corroborating the issues in the sociology of aging. Our study highlights insights into the conceptualizations of music learning and participation in later life course and what these might mean for the policy and practice of later-life music education and the educational opportunities for older adults more broadly.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,121 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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