Creative Art: Connection to Health and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the association between creativity and health. We examined the literature to investigate if participating in creative arts such as dance and movement, music, visual art therapy, and creative writing has a beneficial effect on health and well-being. Recently, there has been an increased interest in studying how participatory and receptive arts can enhance wellness. Increasingly new research shows a correlation between creativity, improved feelings of well-being, and other positive health outcomes. Studies in this area indicate that engaging in creative arts brings about psychosocial, physiological, and behavioural responses that may help to decrease loneliness, depression, pain, and many other health-related issues. We reviewed and analyzed how creative arts can create channels for expressing emotions and improve physical, mental, and spiritual health. In this review, we define and discuss: 1) Creative Art Activities and Health; 2) Receptive and Participatory Engagement: Well-Being and Social Connectedness; 3) Health and Well-being in Later Stages of Life; 4) Art therapy and Children; 5) Creativity and Well-Being during COVID-19; 6) Specific Art Therapies and Their Beneficial Effects. We anticipate this review could underpin further research in health promotion. We also aim to encourage partnerships between the fields of health and creative arts to develop strategies to further their collaboration.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».