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Enregistrement W4221033054 · doi:10.3389/fpubh.2022.730644

Use of Equine-Assisted Services to Improve Outcomes Among At-Risk and Indigenous Youth: A Scoping Review

2022· review· en· W4221033054 sur OpenAlexafffundabout
Laurie Haig, Kelly Skinner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaOntario Trillium Foundation
Mots-clésIndigenousPopularityPositive Youth DevelopmentMental healthMedicineGerontologyPolitical sciencePsychologyPsychiatryDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equine-assisted services (EAS) are gaining popularity as ways to promote psychological health and social well-being. EAS may show particular promise as culturally appropriate initiatives for at-risk Indigenous youth, as they are thought to align well with Indigenous ways of knowing which place emphasis on relationships between the land and all living beings. We seek to better understand previous uses of EAS as initiatives for at-risk youth populations, including Indigenous populations, and learn about which outcomes have been addressed in the literature with an EAS initiative by conducting a scoping review. The review focused on initiatives targeting at-risk youth aged 10-18 years of age in Canada, Australia, New Zealand, and the United States. A total of 27 studies were included in the final analysis from all target countries except New Zealand. The target populations were further divided into four subgroups: at-risk youth, youth with mental health disorders and/or learning disabilities, youth survivors of trauma/abuse, and at-risk Indigenous youth. Overall findings of the review suggest EAS are promising approaches for achieving therapeutic and learning goals with the potential to be successful with both Indigenous youth and at-risk youth more broadly.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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