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Enregistrement W2166722178 · doi:10.1017/s071498081400018x

The Effect of a Community-Engaged Arts Program on Older Adults’ Well-being

2014· article· fr· W2166722178 sur OpenAlexaff
Alison Phinney, Elaine Moody, Jeff Small

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsSense of communityPsychologyCoping (psychology)Presentation (obstetrics)Social psychologyGerontologyMedical educationClinical psychologyMedicineVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Cette étude utilisant des méthodes mixtes a évalué l'effet d'un programme d'arts communautaires engagés sur le bien-être physique, émotionnel et social des personnes âgées. Ateliers hebdomadaires ont été offerts pendant une période de trois ans dans des centres communautaires où les artistes ont collaboré avec quatre groupes de personnes âgées pour produire une œuvre d'art collective ou la performance d'une présentation publique. Les participants ont rempli questionnaires avant et après et des entretiens de groupe ont été menées à la fin du programme. Des analyses t-test appariés ont indiqué que les personnes âgées ont connu une amélioration perçue dans leur état de santé générale, l’expérience de la douleur, et le sens de la communauté. Une analyse descriptive et intérpretative des entretiens de groupe a révélé six thèmes qui ont éclairé la compréhension: (1) fournissant de la structure et de la discipline; (2) facilitant l’adaptation; (3) nécessitant un travail acharné et des efforts; (4) faisant ressortir son côté artistique; (5) la promotion de la participation sociale; et (6) apportant une contribution. Ces résultats concordent avec les recherches antérieures et contribuent à une meilleure compréhension de la façon dont les arts communautaires engagés peuvent favoriser le bien-être des personnes âgées.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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