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Enregistrement W2118906486 · doi:10.3389/fpsyg.2014.00731

Developing a dancer wellness program employing developmental evaluation

2014· article· en· W2118906486 sur OpenAlexafffund
Terry Clark, Arun Gupta, Chester Ho

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésBalletProcess (computing)PsychologyClassical balletMedical educationHealth careLeadership developmentFocus groupDanceApplied psychologyPublic relationsMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wellness programs are being increasingly employed with performing artists. Given their aim of reducing injuries, injury tracking is commonly employed as an outcome measure. Evaluating the development and process of a wellness program can also enhance its effectiveness. Developmental evaluation offers one methodological framework within which to conduct such investigations. This paper reports on a 2-year process involving feedback from professional ballet dancers, management and artistic staff, and healthcare providers at a ballet company in order to develop a dancer screening and wellness program. Following a consultation phase, an initial program composed of an expanded medical team and annual injury prevention screen was proposed. Alongside implementation with 30 professional ballet dancers, formal and informal feedback was sought from stakeholders and members across all levels of the ballet company to facilitate ongoing development, evaluation, and revision of the wellness program. The use of a process informed by developmental evaluation helped identify strengths and limitations within the screening process. The collective expertise of the assessors was used to modify the components and process of the screen to strive for ecological appropriateness. The process also fostered buy-in from all involved. Participant feedback helped refine the medical team available to the dancers and influenced the treatment and referral pathways via which dancers are able to access each member of the medical team. Furthermore, reflective discussions with artistic and management staff brought to light potential interactions between repertoire programming, fitness, and injury patterns. This prompted a reconsideration of how artists are trained and supported. Evaluation methods that focus on experiences and insight gained during program development stand to result in more efficient screening programs and health-promotion models and, ultimately, healthier performing artists.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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