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Enregistrement W4402607611 · doi:10.1017/s0265051724000160

Silent stages: COVID-19 as a catalyst for change in Canadian El Sistema and Sistema-inspired programmes

2024· article· en· W4402607611 sur OpenAlexaffabout
Sean Corcoran, Benjamin Bolden, Alana Butler

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Music Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceVirologyMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract El Sistema and Sistema-inspired programmes have become increasingly popular community music education and social welfare initiatives that aim to benefit socially and economically disadvantaged youth. The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic significantly disrupted many of these programmes. The purpose of this research was to investigate how eight Canadian El Sistema and Sistema-inspired programmes adapted to the COVID-19 pandemic. We interviewed eight teachers and eight administrators and found that their programming was impacted in relation to four themes: (a) an increased emphasis on social curricula, (b) pedagogical shifts, (c) inclusion of diverse musical voices and (d) adopting anti-racism perspectives. The COVID-19 pandemic response served as a significant catalyst for change for Canadian El Sistema and Sistema-inspired programmes, utilising the disruption to rethink and address participant needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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