Introduction to Guitar Techniques and Genres for the Utilization in Improvised Active Music Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Guitar is a popular instrument for music therapy clinicians and students because it is portable and musically versatile. Guitar training is increasingly shared through music therapy literature, professional conferences, and workshops. However, there is still a lack of literature regarding the use of guitar improvization techniques for beginner and intermediate-level music therapists. The purpose of this manuscript is to provide the first simplified and standardized guitar methodological system for beginner and intermediate-level music therapy students and clinicians for the use in Improvised Active Music Therapy sessions in neurological rehabilitation. Improving guitar skills is important to increase confidence among students and clinicians and to enhance clinical outcomes. The manuscript is divided into two groups of exercises. The first group consists of four exercises with chord progressions. The second group consists of six strumming exercises. The strumming exercises should be combined with the chord progressions in the first group to expand upon the first position and aesthetic qualities. The exercises incorporate extended, chromatic, and suspended chords in Rock & Roll, Blues, Hip-Hop and rap, Reggae, folk, country, Latin American, and Spanish styles in key of E major. The goal is to stimulate the skill of music therapy students and clinicians, and perhaps add some extra motivation and ideas for guitar improvization skills to enhance clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».