Dance for Wellness: Indigenous adolescents’ Perspectives on Mental Health, Wellness, and Dance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Indigenous adolescents living on reservations in Canada experience mental health disparities, and there is an urgent need to address this as mental illness and suicide increase. Therefore, a dance program was initiated to attempt to improve mental health and wellness for Indigenous adolescents The reaearch purpose was to gain insight into theexperiences of mental health and wellness in Indigenous adolescents and identify if and how a four-week dance program affected their mental health and wellness. DESIGN: A trauma-informed, qualitative, single-case study design was used. METHOD: Semi-structured interviews and symbol-based data were used to interview eight adolescents aged 11 - 16 years living in a Denesuliné community from February to June 2022. FINDINGS: Three multidimensional themes emerged: It Helped My Mental Health and Everything (Dance Helps Me Escape, Dance Makes Me Feel Good, and Dance Is Just Really Fun); A Little Bubble Around Me When I Dance (I Can Be More Confident and I Can Be Myself), and We Won't Judge You Here (Creation of Friendship, He Said I Was Really Good, and Improved School Attendance). CONCLUSIONS: The dance program impacted the participants' mental health and wellness by providing positive activities to engage the adolescents. CLINICAL EVIDENCE: Community health nurses (CHNs) assist in promoting health and wellness in Indigenous adolescents living on reservation and can use these findings to advocate for funding for the development of dance-based mental health and wellness programs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».