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Enregistrement W2416691006 · doi:10.1177/1089313x0801200202

Communication between Medical Practitioners and Dancers

2008· article· en· W2416691006 sur OpenAlexaffabout
Y. J. Lai Ruanne, Donna Krasnow, Martín Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Dance Medicine & Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceBalletMassageMedical educationPsychologyBallet dancerMedicinePhysical therapyFamily medicineAlternative medicineVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate patterns of communication between professional and pre-professional dancers and medical practitioners. One survey was developed and randomly conducted among family physicians, sports medicine physicians, chiropractors, physical therapists, and registered massage therapists. A second survey involved volunteer ballet and modern dancers in professional dance training programs, college and university dance programs, and independent dance artists. One hundred and ninety questionnaires were distributed to medical practitioners, and 50 were returned. Of 380 questionnaires given to dancers, 202 were returned. The dancers were 18 to 49 years old, with a majority between the ages of 18 and 20. They averaged more than 10 years of dance training. All of the questionnaires were distributed in a single large Canadian city. The data shows that medical practitioners rarely communicated with each other concerning a common (dance) patient. They also failed to communicate, in most cases, with the dancers' teachers, choreographers, and directors. This was not disconcerting to injured dancers, who tended to believe that such communication was not important to their recovery. Significantly, dancers did not fully understand the nature of their injuries when they sought medical advice, and they did not press the medical practitioners for additional information. Both groups generally believed that dancers would benefit by learning more about human anatomy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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