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Enregistrement W2986879533 · doi:10.1007/s10465-019-09311-9

Breaking Free: One Adolescent Woman’s Recovery from Dating Violence Through Creative Dance

2019· article· en· W2986879533 sur OpenAlexafffund
Indrani Margolin

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Dance Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésDancePsychologyThe artsHealth psychologyMental healthPsychotherapistSocial psychologyDevelopmental psychologyVisual artsPublic healthMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dating violence against adolescent women can devastate their health and long-term quality of life. While high school programs have been developed to address this worldwide epidemic, somatic antidotes are still not widely utilized despite evidence from the psychophysiology of relational violence trauma that there is an inextricable link between the body and mind and effective recovery requires a holistic approach. Creative dance, derived from dance education, can support female adolescent trauma victims of dating violence to reconnect with physical, mental, and emotional experiences that were severed during traumatic exposure. This qualitative arts-based case study narratively explores one adolescent woman’s experience of creative dance as an intervention for survivors of dating violent relationships. Conceptually, I draw from dance education, Authentic Movement, and Amber Gray’s Restorative Movement Psychotherapy. A feminist lens is utilized in an attempt to address calls to action from previous DMT researchers to tackle oppressive structural forces and increase activism in dance/movement therapy. Findings show that inner-directed dance can therapeutically facilitate restoration after trauma by recovering the social engagement system and decision-making capacity, reducing social isolation, and increasing bodily self-awareness, and self-esteem.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeAutre devis
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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