A Rapid Review of Designing a Code of Practice for the Music Industry and Mental Health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The contemporary music industry is composed of numerous therapeutic resources, small-scale interventions, technological solutions, triage services, and more. The aim of this rapid review is to identify the mental health issues that members of the music industry may experience, and what will inform the development of a music industry “code of practice” for mental health. Research undertaken internationally within the music industry since the 2016 “Can Music Make You Sick?” study has identified that members of the UK music industry community experience negative mental health symptoms notably more than other industries. Negative mental health symptoms within this review can be defined as panic attacks and/or high levels of anxiety and/or depression. A code of practice is a set of written regulations issued by a professional association or an official body that explains how people working in a particular profession should behave. A code of practice helps workers in a particular profession to comply with ethical and health standards. A code of practice within the contemporary music industry would provide a framework within which music industry members can work. Music industry members are defined herein as anyone involved in and/or working in the music industry. It is important to make this clarification, as many of the studies around mental health in the music industry focus on musicians, whereas all roles in the music industry have the potential to struggle with their mental health. The literature identified fundamental problems relating to mental health and the music industry. Help Musicians’ “Can Music Make You Sick?” study from 2016 found that from over 2,000 respondents, 69% of musicians suffered from depression. In Canada, a small study of 50 respondents found that 20% disclosed suicidal thoughts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle