A Descriptive Analysis of Countries Represented by Authors’ and Editorial Review Board Members’ Institutional Affiliations in the <i>Journal of Music Therapy</i>, 1998–2022
Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Music Therapy (JMT) authors' and editorial review board members' (ERBM) affiliation locations represent an aspect of diversity through differing cultures and political, healthcare, and educational systems. Therefore, the purpose of this study was to examine the countries of JMT authors' and ERBM's institutional affiliations from 1998 to 2022. We established inclusion and exclusion criteria, operationally defined categories, and built databases. A total of 433 articles met our inclusion criteria. Most articles were published by authors/author teams located in the United States (n = 305; 70.44%) or in a single international country (n = 85; 19.63%), while fewer articles were published by author teams located in multiple international countries (n = 23, 5.31%) or in international countries and the United States (n = 20, 4.62%). Authors were from 21 countries, and there tended to be a slight decline over time in articles by United States authors. When examining the total countries represented, United States authors (n = 330) had the most articles followed by Australia (n = 32), Norway (n = 18), England (n = 14), Israel (n = 13), and Canada, Denmark, and South Korea (all n = 12). There were 632 total JMT ERBM with 470 located within the United States and 162 located internationally. Although all ERBM's affiliations were in the United States in 1998, these data gradually changed. There were more ERBM located internationally than in the United States from 2020 to 2022. Most international ERBM were from Australia, Canada, England, Israel, and Spain. Implications, limitations, and suggestions for future research are provided.
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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 | 0,021 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».