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Enregistrement W7104178756 · doi:10.7202/1121327ar

Sondage national sur les pratiques musicales au Canada

2022· article· fr· W7104178756 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIntersections Canadian Journal of Music · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortraitMusicalSocial functionSocial impact

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pandémie a grandement affecté les pratiques musicales au Canada, et a eu un effet majeur sur la vie des musiciens. Le but de la présente étude a été de documenter le profil des musiciens canadiens de 14 ans et plus ayant participé à une enquête nationale sur les effets de la pratique musicale sur le bien-être, la santé mentale et le soutien social durant la première moitié de 2022 (Barbeau et al., 2024) et d’examiner, entre autres, leurs parcours d’apprentissage et leur accès à une éducation musicale à l’école, leurs habitudes de pratique musicale, ainsi que l’évolution de leur engagement musical en contexte pandémique. 1619 musiciens canadiens ont complété le sondage, qui a révélé des profils démographiques assez diversifiés, mais plus légèrement orientés vers les jeunes générations, s’identifiant au genre féminin, provenant de grands centres urbains, et ayant des origines principalement européennes. La grande majorité des participants a eu accès à la musique en milieu scolaire. La plupart des répondants ont rapporté pratiquer la musique plusieurs fois par semaine, voire quotidiennement, et sous différentes formes (par exemple en solo et en ensembles). Ces différents types de pratiques musicales ont évolué en fonction des contraintes liées à la pandémie. Cette étude permet de dresser un portrait du paysage canadien tel qu’il était en 2022 et de mettre en lumière la grande richesse des parcours et expériences des musiciens à travers le pays.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,172 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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