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Enregistrement W4390166317 · doi:10.1177/1321103x231214113

A sensory-friendly adaptive concert model supported by caregiver perspectives

2023· article· en· W4390166317 sur OpenAlexaff
Jenna Richards, Erin Parkes

Notice bibliographique

RevueResearch Studies in Music Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)The artsPsychologyAuditSensory systemMusicalComputer scienceCognitive psychologyVisual artsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attending a concert may prove difficult for individuals with exceptionalities or disabilities and those who support them. While traditional performance environments may not feel welcoming or amenable for individuals with exceptionalities and their families, arts organizations have recently made efforts to produce concerts that address barriers to accessibility. These adaptive concerts, most frequently labeled as Sensory-Friendly Concerts, attempt to create environments suitable for diverse communities, supporting individuals and groups who are frequently underrepresented as audience members in performance contexts. This article explores adaptive music performances, contributing a model for sensory-friendly adaptive concerts supported by caregivers’ perspectives through a post-concert survey. The model proposed includes four areas of adaptation: pre-show work, environment audit, extra-musical aids, and programming adjustments. The authors outline the various modifications with data points from a sample of adaptive concert caregiver attendees ( n = 15), aligning the theoretical model with practice to provide practical examples and tangible outputs for researchers, presenters, musicians, educators, and policymakers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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