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Enregistrement W4411960257 · doi:10.15845/voices.v25i2.4386

Equity, Diversity, Inclusion, and Belonging in Canadian Music Therapy

2025· article· en· W4411960257 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Mitchell, Priya Zalis, D. Robinson, Sarah Beth Bell, Cynthia Bruce

Notice bibliographique

RevueVoices A World Forum for Music Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensConcordia UniversityGovernment of Nova ScotiaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésMusic therapyInclusion (mineral)Diversity (politics)Equity (law)PsychologySociologyPolitical scienceGender studiesPsychotherapistAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issues of equity, diversity, inclusion, and belonging (EDIB) are urgent priorities for an increasing number of minoritized and allied music therapists. With the aim of addressing gaps in the current music therapy literature and inspired by the British Association for Music Therapy’s 2020 Diversity Report, the research team developed a questionnaire that was distributed to all Certified Music Therapists in Canada. This questionnaire asked for demographic data in addition to exploring Canadian music therapists’ perspectives, priorities, and concerns regarding EDIB within the professional landscape. This paper explores participants’ answers to three qualitative questions, where results from data analysis are delineated by three overarching themes: Power and Representation, The Role of Music, and Advocacy. We share our perspectives on key findings from the data analysis and connect our discussion to broader discourse surrounding systemic inequalities in healthcare, music practices, and society from our perspectives as minoritized and allied Canadian music therapists. We present ideas for future research and explore how our findings contribute to vital dialogue that challenges inequality, removes barriers, and supports progress toward becoming an inclusive profession that fosters belonging and represents the communities we serve.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0630,031
Communication savante0,0150,004
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,303 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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