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Enregistrement W3039770511 · doi:10.1080/14647893.2020.1781075

Validating the dance fundamental movement skills assessment for balance

2020· article· en· W3039770511 sur OpenAlexfundno aff
Juanita Patterson-Price, Gregory M. Gutierrez

Notice bibliographique

RevueResearch in Dance Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Bank of Canada
Mots-clésDanceDance educationMovement (music)Balance (ability)PsychologyMovement assessmentPedagogyMotor skillVisual artsArtAestheticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dance Fundamental Movement Skills Assessment (DFMS-A) examines fundamental movement skills as described by Footprints Dance Project in their teaching resource: Footprints Movement Tool. It was designed to inform teaching practice, highlighting students’ strengths and weaknesses. In addition to providing holistic assessment for the whole dancer, the DFMS-A provides an extended score range encompassing the higher level of corporal expectation demanded of dancers, as opposed to pass/fail metrics (normal/abnormal). The current study aims to evaluate the validity and reliability of the balance component of the DFMS-A using a sample population from the University. The DFMS-A was compared with three standard physical assessments of balance: Y balance test, Single Leg Stance (SLS) test, and Functional reach test. Pearson Correlations demonstrated significant correlations between the DFMS-A and Y balance and SLS tests respectively (r = 0.745–0.974; p < 0.008), with minimal correlation found with the Functional Reach test. Intra-rater reliability was tested 1.5 years after the original assessment was completed, and demonstrated high reliability (>85%). These positive results support the use of the DFMS-A as a comprehensive balance assessment with more depth than current tests, suggesting it may warrant further testing in other aspects of functional movement such as weight transfer and body alignment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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