Diversity in approaches to therapeutic voicework: Developing a model of voicework in music therapy
Notice bibliographique
Résumé
The use of voicework in music therapy is emerging as an approach that requires specific attention in the literature, and the preceding chapters demonstrate its application on a global scale. Our authors are from the Australasian region (Australia, Korea, and Japan), Europe (Denmark, the Netherlands), and North America and Canada. The approaches are as diverse as the clients who are treated; they may be structured, semistructured, or unstructured and involve wordless and /or text-based voicework. The following chapter provides an integrated discussion of the work described by this new generation of researchers/clinicians who focus on the voice as a unique tool for therapeutic change. We examine the populations and the rationale for using voicework. The chapter then provides a review of the theoretical models and key concepts underpinning the work as well as an overview of how health and the therapy process are understood. The remaining part of this chapter presents the methods, including some definitions and overviews of the approaches, as well as the role of the therapist, the therapist's voice, and the client's voice. We conclude by presenting a model of voicework in music therapy that encompasses the approaches contained in this book and in the work of others. Finally, implications for future training and the areas of research needed to expand this field of music therapy are outlined.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,046 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».