Brief report: Impact of a horseback riding lesson on youth well-being during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, children and adolescents were at a high risk of experiencing anxiety and stress which undoubtedly had a negative impact on their psychological well-being. While research has shown that canine interactions during this time were beneficial for young people’s well-being, the impact of horse-human activities has not been examined outside of at-risk youth and populations with psychological and/or physical conditions. This pilot study examined whether a recreational horseback riding lesson held during the height of the pandemic improved the well-being of non-at-risk, neurotypical youth. Using the Positive and Negative Affect Schedule for Children (Ebesutani, et al., 2012), the mood and stress of beginner/novice riders (n = 16) at a local stable were evaluated before and after the lesson. The Human-Animal Interaction Scale (Fournier et al., 2016) was also used to assess the quality of the horse-rider interaction to examine its potential impact on the efficacy of riding in improving psychological well-being. Results found a significant increase in positive affect and decrease in negative affect after the lesson compared to before. However, these effects appear to be driven by the group of riders that had a higher quality interaction with their horse. Overall, this study provides initial support for the efficacy of horseback riding for improving well-being in neurotypical, non-at-risk children, and demonstrates that the quality of the interaction between the horse and rider likely plays an important role.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».