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Enregistrement W4388491106 · doi:10.1177/03057356231203697

Music and young people with intellectual disability: A scoping review

2023· review· en· W4388491106 sur OpenAlexaff
Jean‐Philippe Després, Francine Julien‐Gauthier, Flavie Bédard-Bruyère, Marie‐Claude Mathieu

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychologyMusic therapyCreativityThe artsIntellectual disabilityMusic educationApplied psychologyPedagogySocial psychologyPsychotherapistVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite recent reviews of the effects of arts therapies and music therapy on people with intellectual disabilities (IDs), significant knowledge gaps remain in this field, notably concerning informal music activities and the role that young participants play in music interventions. A scoping review was conducted in January 2021 to explore music interventions implemented in youth with ID and their effects. In total, 74 studies were retained, including 12 reviews and 62 empirical studies. We apply a bibliometric analysis to identify the evolution of publications and research trends in the field. We then attempt to answer the question: “What is the state of knowledge on music education for youth with ID?”. To do so, we describe the music interventions examined in the research to date and the main measured effects. Overall, the findings show that music interventions in youth with ID facilitate overall development in terms of a range of functional skills, that technology-assisted music training has excellent educational promise, and that learner voice merits greater attention in the music research. Nevertheless, studies have largely neglected to consider self-determination and creativity, qualities that are likely to foster youth engagement, and in the longer term, promote social participation.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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