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Enregistrement W4393373925 · doi:10.56883/aijmt.2022.124

The Online Conference for Music Therapy (OCMT): Demonstrating best practices for virtual conferences, education and training

2020· article· en· W4393373925 sur OpenAlexaff
Amy Clements-Cortés

Notice bibliographique

RevueApproaches An Interdisciplinary Journal of Music Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Medical educationMusic therapyPsychologyComputer scienceMultimediaMedicinePsychotherapistGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report highlights the Online Conference for Music Therapy (OCMT) and assesses the impact of the global pandemic COVID-19 on the education and training of music therapy students, as well as music therapy and music and medicine conferences. Virtual conferences and the future of conferences in general are overviewed, while best practices for virtual conferences are sharedand connected to the OCMT exemplar.With considerable uncertainty regarding the long-term impact of the pandemic on face-to-face conferences and instruction, it does seem timely for a review or study of the feasibility of teaching music therapy courses online versus in class. With each online conference new knowledge is gained and best practices will continue to evolve. Given COVID-19, it is timely that the profession addresses the benefits and challenges of remote learning and telehealth practices for music therapy training. The music therapy community is fortunate to have the experience and practices of the OCMT to inform their virtual events during this pandemic.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,023 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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