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Enregistrement W4387357059 · doi:10.1017/s0714980823000570

Impact of <i>Sharing Dance Older Adults</i> on Physical and Psychosocial Outcomes

2023· article· en· W4387357059 sur OpenAlexaff
Devin J. Sodums, Sophia Kim, Christina E. Gallucci, Marsha Natadiria, Rachel J. Bar, Sandra Gardner, Melissa Tafler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceMoodPsychosocialPsychologyQuality of life (healthcare)Applied psychologyGerontologyPhysical fitnessPhysical healthMental healthClinical psychologyPhysical therapyMedicinePsychotherapistVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dance for older adults is increasingly being used to support health and well-being. While dance may be enjoyable for many, understanding its benefits for those with limited physical and cognitive abilities may provide further support for how dance may be used in these contexts. This was a study of Sharing Dance Older Adults , a dance program with remotely streamed sessions. Data were collected from 48 older adults who took part in the On Your Feet version of the program, and from 38 who took part in the In Your Seat version. Measures included interviews, physical fitness tests and surveys on mood, quality of life, and program satisfaction. Physical fitness significantly improved for both groups, unlike for mood, social well-being, or quality of life. This contrasts with qualitative findings, with participants reporting how the program enhanced their mood, social interactions, and quality of life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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