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Enregistrement W7003880398

9781350266971.pdf

2024· other· en· W7003880398 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiological and pharmacological studies of plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeoliberalism (international relations)MeritocracyContext (archaeology)CurriculumMusic educationHigher educationThe arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This open access edited collection shows how neoliberalism continues to shape higher music education institutions, curricula design and learning cultures, as well as the various ways of transitioning from education to work and the world of uncertainty and job insecurity currently being experienced by a younger generation of musicians. The book brings together empirical studies, activist voices, theoretical reflections and autoethnographic studies from a broad range of disciplines, work contexts and geographical regions. These contributions examine how race/ethnicity, gender and class pervade the creation, performance and teaching of music and create the context for the reproduction of social inequalities. They also illuminate the notions of employability, entrepreneurialism and meritocracy that underpin higher music education and the music labour markets in Italy, Portugal, the Netherlands, Sweden, Estonia, Hungary, Finland, the United Kingdom, the United States, Canada and China, and provide insights into the strategies used by musicians to manage their precarious working lives. Finally, this collection specifically highlights alternative pedagogical approaches and activist tactics for moving forward in the era of Black Lives Matter, #StopAsianHate and #MeToo. The ebook editions of this book are available open access under a CC BY-NC-ND 4.0 licence on bloomsburycollections.com. Open access was funded by mdw - University of Music and Performing Arts Vienna.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9470,988

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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