A personal reflection on challenges facing music therapy education, training and clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Music used in connection with health and wellness is not a new concept. Music therapy is one discipline that uses music and has developed at various speeds internationally. Since the day I first learned about music therapy I have been advocating further understanding of the discipline, and for its inclusion in multiple contexts. I situate myself in the paper with the start of my own journey into music therapy and provide a short personal reflective overview of three overarching issues I see impacting education, training, and clinical practice of music therapy and its continued development. The World Federation of Music Therapy and the International Association for Music and Medicine will be briefly described with respect to their impact as two large international organizations seeking to advance music therapy and music medicine in healthcare. The essay is offered as an opportunity for educators, practitioners, and researchers to consider and reflect on the factors they see impacting our profession to work towards advancing music therapy and actioning the challenges facing the discipline. Some action steps are offered such as ensuring ethical practice, continuing advocacy efforts, increasing opportunities and avenues of knowledge translation, and developing collaborations. It is hoped that reflecting on these experiences will further dialogue to advance different, non-Western perspectives of music therapy, and to learn how to honor multiple ways of supporting therapeutic music and healing experiences without centering Western approaches or perspectives.
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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».