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Record W7036693801

Comprendre, enseigner et évaluer l'appréciation musicale au secondaire

2019· other· fr· W7036693801 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPhytochemistry and Biological Activities
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVirtual classroomVerisimilitudeCarpentry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’appréciation musicale est une compétence essentielle à développer en éducation musicale. Peu d’études ont été menées au Québec à ce sujet. Cette recherche a donc pour but d’étudier le phénomène de l’appréciation musicale avec l’intention de mieux comprendre ce concept et la façon dont il est enseigné aux adolescents dans les cours de musique à l’école secondaire. Afin de bien cerner l’objet de l’étude, le premier objectif consiste à définir le concept d’appréciation musicale à partir de la littérature scientifique en éducation musicale et des savoirs et des conceptions des enseignants et des élèves. Le deuxième objectif vise à documenter et analyser les savoirs pratiques des enseignants, relatifs à l’appréciation musicale, ainsi que la perception des élèves à propos des pratiques qui en découlent. Une approche inductive est utilisée, afin de mener cette recherche sur le terrain, en collaboration avec des enseignants de musique du Québec et leurs élèves. Dans l’esprit de l’approche collaborative (Desgagné, 2007), cette recherche a aussi comme but d’aider les enseignants et les élèvesà réfléchir sur leurs pratiques relatives à l’appréciation musicale.Trois enseignants et leurs élèves, provenant de diverses régions du Québec et de milieux socioéconomiques différents, ont participé à la recherche. L’analyse combinée des données qualitatives (questionnaires, observations en classe, entretiens individuels avec les enseignants et entretiens de groupe avec les élèves) et des données quantitatives (questionnaires) révèle que les enseignants et les élèves partagent des conceptions semblables sur l’appréciation musicale. L’appréciation musicale à l’école, telle que décrite par les participants dans la présente étude, semble prendre plus souvent la forme d’un processus d’écoute formelle (Dunn, 2014), laquelle peut être associée à la philosophie praxialiste (Elliott, 1997; Regelski, 2006), alors que l’écoute musicale effectuée en dehors du contexte scolaire adopte une forme qui s’apparente davantage à l’écoute intuitive, pouvant être associée davantage à la philosophie esthétique (Dunn, 1997, 2006, 2008; Peterson, 2006; Reimer, 2003; Zerull, 2006). De plus, les enseignants ayant participé à la recherche privilégient souvent des pratiques pédagogiques associées au paradigme de l’enseignement (Durand et Chouinard, 2012). Ils produisent, en grande partie, le matériel didactique qu’ils utilisent en classe et choisissent des extraits musicaux de styles variés. L’évaluation de la compétence Apprécier des œuvres musicales (MELS, 2007) est importante pour les enseignants ayant pris part à la recherche, elle demeure toutefois un défi pour certains. Pour leur part, les élèves disent qu’ils sont généralement intéressés par les activités d’appréciation musicale proposées par leur enseignant, et ils identifient des facteurs pouvant faciliter la réalisation des exercices d’appréciation et favoriser leur motivation. À la lumière des conclusions de cette étude, des pistes sont proposées pour guider les enseignants et les élèves dans l’enseignement et l’apprentissage de l’appréciation musicale.

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

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gemmano category
Domain: not available · Genre: Other
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Not applicablelow
gptno category
Domain: not available · Genre: Other
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Other designlow
models splitAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.003

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.165 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Labeled directly by 2 models reading the full record.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.

The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.

Study designNot applicable · Other design
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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