Dance for health: The importance of community engagement and project sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Dance for Health is an intergenerational approach to increasing activity, reducing the risk of obesity, and improving health awareness in an urban community. The purpose of this research was to explore the impact of community engagement in Dance for Health on graduate nurse practitioner (NP) students and inner city high school (HS) students, and to describe the factors that impact project sustainability. Qualitative surveys were administered to all students to explore their experience with community engagement. Attendance was taken and quantitative surveys were administered to community participants to evaluate the factors impacting sustainability of the intervention. We deduced the following themes from the student surveys: 1) Intergenerational togetherness, 2) Positive environment, 3) Increased awareness, 4) HS student leaders, 5) Health careers exposure for HS students, 6) Community exposure for NP students, 7) Rewarding collaboration. Eighty-eight percent of community participants continued to attend the events two months after the University involvement ceased. Community participants most commonly responded that they attended the events because it was good exercise, fun, safe, and made them “feel good”. Students who were involved stated that engagement in a community-driven, culturally relevant intervention enriched their education and leadership skills. To increase this kind of activity and improve community health overtime, universities must promote sustainability of their interventions by partnering with communities to understand their goals and priorities, and providing a culturally relevant, positive environment for physical activity and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».