Music therapists’ perspectives on nature-connecting methods and the integration of nature in music therapy: Results of a survey among German and Austrian music therapists
Notice bibliographique
Résumé
Nature- and ecology-related topics are currently gaining increasing attention in healthcare and among healthcare professions. In music therapy, nature, nature-assisted approaches, and ecology have not yet been frequently discussed issues. Only few concepts and approaches have been developed and implemented so far. Therefore, we conducted a cross-sectional online survey to gain more knowledge about music therapists’ perspectives concerning the implementation of nature and nature-connecting methods in music therapy. A total of N = 84 music therapists from Austria and Germany took part in our investigation. The survey included quantitative and qualitative items. For data analysis, we applied SPSS Statistics and qualitative content analysis. Results show that 75 % of the participating music therapists have never or rarely conducted music therapy in nature so far. However, almost 67 % of them estimated the potentials of integrating nature in music-therapy work to be (very) high. The more pronounced the nature connectedness and openness to experience, the higher the music therapists’ assessments of the potentials of nature in music therapy. Music therapists judged music therapy in nature to enhance the therapists’ diagnostic insights and listening to nature sounds to positively affect clients’ well-being. As for potential risks, heightened distraction and confidentiality breaks were ranked highest. These findings offer preliminary insights into music therapists’ attitudes and experiences concerning the integration of nature and nature-assisted methods in music therapy. Further studies are indicated to expand and deepen limited evidence.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».