Participant and Musical Diversity in Music Psychology Research
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
Research on music psychology has increased exponentially over the past half century, providing insights on a wide range of topics underpinning the perception, cognition, and production of music. This wealth of research means we are now in a place to develop specific, testable theories on the psychology of music, with the potential to impact our wider understanding of human biology, culture, and communication. However, the development of more widely applicable and inclusive theories of human responses to music requires these theories to be informed by data that is representative of the global human population and its diverse range of music-making practices. The goal of the present paper is to survey the current state of the field of music psychology in terms of the participant samples and musical samples used. We reviewed and coded relevant details from all articles published in Music Perception, Musicae Scientiae, and Psychology of Music between 2010 to 2022. We found that music psychologists show a substantial tendency to collect data from young adults and university students in Western countries in response to Western music, replicating trends seen across psychology research as a whole. Even data collected in non-Western countries tends to come from a similar demographic to studies of Western participants (e.g., university students, young adults). Some positive trends toward increasing participant diversity have been evidenced over the past decade, although there is still much work to be done, and certain subtopics in the field appear to be more prone to these sampling biases than others. We discuss recent methodological developments in the field that promote further diversification of our research and highlight subsequent changes that will be needed at group or institutional levels.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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