Music as a determinant of health among First Nations people in Australia: A scoping narrative review
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE ADDRESSED: While social determinants frameworks are still popular in research about First Nations health in Australia, a growing body of research prefers cultural determinants of health models. Cultural determinants models provide a holistic, strength-based framework to explain connections between health and contextual factors, including the potential role of music and its impact on social and emotional well-being. Given the growing international recognition of links between music, health, and wellbeing through bodies such as the World Health Organisation, this article examines whether and how music practices are acknowledged in First Nations determinants of health literature. METHODS: We conducted a scoping narrative review of literature from five databases: Scopus, PsycInfo, CINAHL, PubMed and ProQuest Central. The search returned 60 articles published since 2017, which we analysed in NVivo for common themes. RESULTS: Music was only explicitly identified as a determinant of health in two studies. Yet, participants in five studies identified music and song as directly impacting their social and emotional well-being. When we broadened our frame of analysis to include other forms of expressive cultural practice, one quarter of included studies empirically acknowledged the role of expressive cultural practice for social and emotional well-being. CONCLUSION: While many recent studies identify the impact of First Nations' expressive practices broadly, they miss important features of First Nations music as a potentially unique cultural, social, political and ecological determinant of health. SO WHAT?: There is an opportunity for future research and health determinant modelling to explicitly examine the role of First Nations music and other creative practices for social and emotional well-being.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».