Existem diferenças na prática e na motivação entre alunos iniciantes tocando diferentes instrumentos musicais?
Bibliographic record
Abstract
Há um número considerável de pesquisas sobre a prática instrumental e a motivação musical. Este trabalho teve como objetivo ampliar a pesquisa nesta temática investigando as relações quanto à prática e à motivação de alunos iniciantes de diferentes instrumentos. Aproximadamente 500 instrumentistas e cantores de nível elementar responderam a um questionário com tópicos variados focalizando o tempo gasto praticando o instrumento, as estratégias da prática instrumental (ou vocal), a organização da prática, a motivação para a prática, o apoio recebido para tocar um instrumento, as autocrenças, a identidade musical, o prazer da performance e as aspirações musicais. Os participantes, que foram divididos em sete grupos instrumentais (cordas, sopro, metais, piano/instrumentos de teclado, violão, bateria e voz), responderam ao questionário em uma escala Likert de sete pontos. A análise multivariada foi realizada em relação ao tempo gasto praticando, às estratégias de prática e às atitudes frente à prática e à motivação. As análises consideraram o grupo instrumental, a idade e o gênero, mostrando a complexa relação entre eles. Os resultados são discutidos em termos de suas implicações para o ensino.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".