Everyday life music information-seeking behaviour of young adults: an exploratory study
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette recherche qualitative est de contribuer à une meilleure compréhension du comportement dans la recherche de musique des jeunes adultes dans la vie de tous les jours. Les objectifs étaient de comprendre (1) les stratégies et les sources que les jeunes adultes utilisent pour découvrir de nouvelles musiques; (2) ce qui les motive à entreprendre des recherches afin de découvrir de nouvelles musiques; et (3) la façon dont ils s'y prennent pour évaluer la pertinence ou l'utilité d'enregistrements musicaux.Quinze jeunes adultes (âgés entre 18 et 29 ans) francophones de la région du Montréal métropolitain ont participé à cette étude. Les données ont été collectées au moyen d'entretiens semi-structurés en profondeur. En s'appuyant sur la recherche sur les habitudes de magasinage et sur le comportement musical, le modèle de comportement informationnel développé par Wilson en 1996 a été modifié. C'est ce modèle qui a guidé la collecte et l'analyse des données. Les données ont été analysées de façon inductive, en utilisant la méthode d'analyse par comparaison constante.L'analyse a montré que les participants avaient une préférence marquée pour les sources d'information informelles (amis, collègues, famille) et une confiance limitée envers les experts (bibliothécaires, critiques, disquaires). Il est également apparu que leurs découvertes musicales étaient souvent le résultat d'un comportement passif. De plus, quand ils recherchaient activement de la musique, il s'agissait rarement d'une activité orientée vers un but précis. En effet, il s'est avéré que c'était davantage le plaisir qu'ils prenaient dans l'activité – le résultat hédonique – qui les motivait à entreprendre des recherches plutôt qu'un véritable besoin d'information. De la même façon, le bouquinage, qui constitue une méthode particulièrement appropriée pour rechercher de l'information sans but précis, était très populaire chez
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".