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Enregistrement W3096416514 · doi:10.1080/14647893.2020.1837765

How to persevere in a ballet performance career: exploring personal wisdom of retired professional ballet dancers

2020· article· en· W3096416514 sur OpenAlexaff
Heejin Kim, Susan L. Tasker, Yan Shen

Notice bibliographique

RevueResearch in Dance Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of VictoriaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalletDanceBallet dancerDance educationThematic analysisPsychologyClassical balletMental healthCareer developmentProfessional developmentNarrativeQualitative researchPedagogyVisual artsSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the well-documented challenges of professional ballet dancers and anecdotal report of premature retirement, no research has examined what professional ballet dancers do to persevere in their performance careers. This study drew on the perspectives of retired professional ballet dancers to address this question. We conducted narrative interviews with nine retired professional ballet dancers and identified four themes using thematic analysis. Findings show that to persevere in a performance career, dancers need to: (1) Look After Mental Health and Self-Worth; (2) Be Proactive in Navigating Career; (3) Grow as an Artist; and (4) Live as a Whole Person. We suggest these thematic findings illustrate attitudes and behaviours of career adaptability and draw attention to the needs for mental health support and mental skills training, and mentorship and career advice, for helping aspiring and professional ballet dancers persevere in a performance career. Findings have implications and applications for ballet dancers, research, ballet management, dance educators, and dance counsellors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,360
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,065 · 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.

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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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