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Enregistrement W2907410887

Finding yourself through art education students experiences of an arts-based mindfulness group program

2018· dissertation· en· W2907410887 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia Grynspan

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessThe artsGroup (periodic table)PsychologyVisual arts educationMedical educationPedagogyVisual artsMathematics educationPsychotherapistMedicineArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postsecondary students’ mental health is a pressing concern on campuses across the
\ncountry as young adults are experiencing alarmingly high rates of stress-related challenges such
\nas anxiety and depression. A recent report released through the Council of Ontario Universities
\nrecommends postsecondary institutions work together with mental health systems to break down
\nsilos, find collaborative solutions, and implement programs focused on building resilience. My
\nresearch study explored the suitability and effectiveness of an innovative mindfulness-based
\nintervention (MBIs) called the Holistic Arts-Based Program (HAP) to teach mindfulness skills to
\neducation students. Arts-based methods are enjoyable and engaging, and enable individuals to
\nexpress feelings/thoughts that might otherwise be difficult to elicit; this information is rich and
\ninteresting, even powerful. Results of qualitative thematic analysis of pre- and post-group group
\ninterviews led to the development of three main themes: (1) increased self-awareness and
\nmindfulness, (2) benefits of arts-based methods, and (3) benefits of group work. Participation in
\nHAP helped students mitigate the negative impacts of stress, and taught them mindfulness
\nconcepts and activities that they were inspired to introduce into their education practicum. My
\nresearch demonstrates how interventions such as the HAP could make a difference in student’s
\nmental health. As MBIs may not have universal appeal they should not be a mandatory program requirement, but consideration may be given to offer mindfulness interventions as self-care
\noptions for postsecondary students.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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