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Enregistrement W4400967553

Sound Before Symbol Strategies and Beginning Band Performance Skills

2022· article· en· W4400967553 sur OpenAlexaff
Jennifer Ausman

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSound (geography)Symbol (formal)CommunicationComputer scienceSpeech recognitionPsychologyAcousticsPhysicsProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beginning instrumental instruction often ignores the common elementary pedagogical practice of teaching by sound before symbol, instead focusing on learning through notation. This paper provides a literature review of peer-reviewed, correlational, and experimental control-group studies, that examine the effects of sound before symbol teaching strategies on the development of beginning instrumentalists’ performance skills. Limited research on this question has been conducted; search results generated fourteen peer-reviewed studies and seven dissertations with beginning instrumentalists as participants. Research has found a significant relationship between using the sound before symbol strategies of tonal pattern training by ear, improvisation, echo, rote, and playing by ear, and the development of rhythmic, ear-playing, and sight-reading skills of beginning instrumentalists. Findings suggest that rhythm skills are efficiently developed when instruction includes melodic and rhythmic patterns that are taught by ear, and rhythmic accuracy increases with instruction without notation. Additionally, sight-reading skills have been found to increase as a result of learning tonal patterns by ear. Ear playing skills are also developed when tonal patterns are taught prior to introducing notation. The results of these studies suggest an opportunity for further research and provide guidance for changing curricular resources and pedagogical practices of beginning instrumental teachers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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