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Enregistrement W4411114849 · doi:10.1386/ijcm_00121_2

Editorial: On sustaining and diversifying community music

2025· editorial· en· W4411114849 sur OpenAlexaff
Roger Mantie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Community Music · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive sciencePsychologySociologyCommunicationAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issue 18:1 of the International Journal of Community Music includes articles that address diversity and financial sustainability in community music activity. Research by MacGregor and Pitts examines the problem of declining membership in recreational choirs in the United Kingdom and how this may reveal unfavourable attitudes and commitments to diversity and inclusion. The study by Crooke and associates draws attention to disparities in funding and support for practitioners and participants from racialized groups in Australia participating in an intercultural music programme. Allison and associates examine ‘facilitators and barriers to sustainment’ of community choir programming in the United States. Among their recommendations are to explore organizations outside of traditional government arts funders, such as ageing services organizations. Cassman’s study of the Fresh Tracks programme for ‘justice-involved young adults’ in California demonstrates that even when programming is sufficiently funded, participation levels may be low if structural conditions such as location and transportation are not sufficiently addressed. The large-scale study by Castro-Cifuentes and associates demonstrates that, while other motivators may also be at play, musical motivations provide a strong sense of purpose and identity for community music practitioners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0240,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,016

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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