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Enregistrement W2982235011 · doi:10.1386/dtr_00002_1

Prominent themes in drama therapy effectiveness research

2019· article· en· W2982235011 sur OpenAlexaff
Calli Renee Armstrong, Jason S. Frydman, Shea M. Wood

Notice bibliographique

RevueDrama Therapy Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaEmpathyDrama therapyPsychologyContext (archaeology)EmpowermentIdentity (music)Empirical researchStigma (botany)Social psychologyPsychotherapistAestheticsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A strong evidence base is critical for deepening our understanding of how drama therapy works, how practice might be improved and how to best support the growth of the profession. Building on a previous investigation, the authors reviewed available peer-reviewed, English language, empirical drama therapy research from 1945–2018 to answer the question: what are the prominent themes in drama therapy effectiveness research? Within an effectiveness context, the following themes emerged from this analysis: emotional and behavioural symptoms, social skills and social interactions, self-confidence and self-esteem, sense of self and identity, self-expression, well-being, emotional regulation, empathy, academic performance, language and linguistic performance, stigma, bodily awareness, empowerment and spontaneity. Emergent trends in the literature are discussed and a summation of findings is presented. In reference to the findings, the authors advance a rationale for increasing drama therapy quantitative research with validated and reliable measures.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0070,001

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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