Mouvement de passage: Creating connections through movement among persons with dementia
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenging consequences of dementia is the change in relationships that can co-occur with the progression of this condition. Despite this well-documented change, few arts-based interventions target the relational dimension of dementia. This study aims to explore the effects of one arts-based relational intervention: a movement program designed to foster connections within a group of persons with dementia. We used ethnographic methods-including participant observations and informal interviews-to understand the relational effects of this program conducted by two dancers and a musician. The movement sessions were video recorded, and participant movement trajectories were analyzed for different ways in which they created connections. We identified two types of connections-nonreciprocal and reciprocal-and four subtypes of connections-connection to exercise/music, connection to participant, interpersonal connection, and group connection-that participants engaged in during the movement program. Despite most participants not remembering the previous movement sessions, they experienced increasing numbers of connections over the course of the program, particularly reciprocal interpersonal connections. Participants explored new forms of moving and creatively transformed the movement structures proposed by the dancers. The results demonstrate the effectiveness of this program in augmenting connections and fostering exploration and creativity in individuals with dementia, providing a template for further developments of interventions targeting the relational dimensions of dementia. This study also highlights the potential of combining ethnographic methods and video analysis to include the perspectives of persons with dementia in research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».