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Enregistrement W3089213737 · doi:10.6000/2292-2598.2020.08.03.23

Teacher's Use of a Drawing Workshop as a Method of Art Therapy

2020· article· en· W3089213737 sur OpenAlexvenueno aff
Rsaldy B. Orazalieva, Олена Біла, Olena L. Pozdnyakova, N. V. Derev’yanko

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt therapyMathematics educationVisual artsPsychologyComputer scienceArtPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The purpose of the study is to evaluate the effectiveness of a workshop in watercolour drawing by a future teacher of art as part of art therapy to improve mental state. Background: In modern conditions of development of the innovation and educational process in higher education in the specialties "Fine Arts" and "Design” special attention is paid to the acquisition of professional skills and abilities of students to work in the art space of the Planer. In this regard, master classes are widely used in classes in higher education institutions, but most training is aimed at acquiring professional writing with watercolour. Method: Workshop, as a quick and illustrative example in the performance of a watercolour etude by a teacher, is the strongest means of aesthetic impact, which is to show the secrets of drawing mastery, aesthetic techniques of working with watercolour, brush movements, the appearance of colour fillings, emphasizing a pictorial composition. Results: In the course of the study, it was determined that using a drawing workshop as art therapy is an effective way to improve the mental state. Art-therapeutic work evokes positive emotions, helps form a more active life position, emotionally valuable acceptance of partners, and cohesion. Conclusion: Fine art products constitute objective evidence of a person's mood and thoughts, which allows them to be used to assessing the mental state.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,162 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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