Research-based Theatre about veterans transitioning home: A mixed-methods evaluation of audience impacts
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Contact!Unload, a research-based theatre production, portrays veterans experiencing mental health challenges and overcoming them through therapeutic enactment. It was performed eight times by veteran performers in 2017 for audiences in two Canadian cities comprised of civilians and military-connected personnel and their families (n = 525). METHODS: Drawing upon qualitative and quantitative data sources, this paper evaluates the immediate and longer-term impacts of Contact!Unload as a knowledge translation intervention for audience members. RESULTS: Our findings suggest that the performance: 1) improved knowledge of mental health concerns and symptoms that some veterans experience when transitioning to civilian life, 2) increased knowledge of the need for mental health supports and care for veterans, 3) sustained impacts on awareness and knowledge six months after the play and 4) sparked dialogue and actions after the show for some audience members. Moreover, theatre was seen as a powerful medium to engage audience members both cognitively and affectively in the topic. CONCLUSIONS: Research-based theatre has significant potential as a knowledge translation intervention for mental health topics. The work also points to the untapped potential of using RbT to engage audience members in a mental health literacy intervention. Future work is needed to study how to effectively combine research-based theatre with intervention design frameworks and other mental health literacy interventions.
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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 | 0,033 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».