Creativity in Motion: Examining the Creative Potential System and Enriched Movement Activities as a Way to Ignite It
Notice bibliographique
Résumé
In a global and highly competitive world, the importance of creativity is increasing as it supports adaptability, health, and actualization. Yet, because most research focuses on what it takes to produce creative artifacts, interventions supporting growth in creative potential remains underexplored. To address this limitation, the first goal of this paper is to review the creativity science literature to identify the elements that underpin the realization of an individual's creative potential. The summary of the literature is presented using a framework which highlights the interactions between environmental elements (i.e., cultural values, social interactions, and material world) and actors' elements (i.e., affective attributes and states, cognitive skills, and physical expression). Using a systemic perspective, the framework illustrates 'what' creativity enhancement interventions should aim for, to facilitate the emergence of creative actions. Given the current lack of holistic, embodied, and interactive evidence-based interventions to nurture the creative potential elements identified, the second part of this review builds on movement sciences literature and physical literacy conceptualization to suggest that enriched movement activities are promising avenues to explore. Specifically, following non-linear pedagogy approaches, an intervention called movement improvisation is introduced. Ecological dynamics principles are used to explain how improvising with movement in a risk-friendly environment can lead to cognitive, affective, social, and cultural repertoire expansion. To interrogate this argument further, the review concludes with possible solutions to withstand research challenges and raises future study questions. Overall, combining creativity and movement sciences in this review demonstrates the potential for well-designed movement interventions to ignite creative potential for individuals and overcome the tendency to remain anchored in a state of inertia.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».