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Enregistrement W4409955735 · doi:10.56883/aijmt.2025.605

Finding common ground: Exploring speech language pathologists’ experiences of collaboration with music therapists in treating people living with aphasia

2025· article· en· W4409955735 sur OpenAlexafffund
Christine Hudson, Heidi Ahonen

Notice bibliographique

RevueApproaches An Interdisciplinary Journal of Music Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésAphasiaPsychologyMusic therapyCommon groundLinguisticsCommunicationPsychotherapistCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this phenomenological study was to investigate speechlanguage pathologists’ (SLPs’) experiences of collaboration with music therapists (MTs) in treating people with aphasia. Our analysis of the data yielded mixed outcomes, highlighting/identifying aspects that support and challenge collaboration. Data was collected using semi-structured interviews with three participants. The participants were SLPs who had experience treating people with aphasia in hospital and community-based settings. Thematic analysis was used to identify components of MT-SLP collaborations in treating aphasia. Results revealed the following themes: personal and clinical aspects, and systemic challenges of MT-SLP collaborations. Participants’ feedback on the thematic analysis was incorporated into the discussion which presents insights into the overarching qualities of successful MT-SLP collaboration and the contributions of music in aphasia treatment. This research provides a list of music interventions which may be a resource for SLPs and MTs in treating aphasia. Additionally, topics discussed in this research may assist SLPs and MTs in advocating for collaborative care of people living with aphasia.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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