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Enregistrement W4405978379 · doi:10.26522/jiste.v28i2.4787

Using Behavior Analysis and Therapy to Teach Dance to Neurodiverse Children in Day Treatment Education Program

2024· article· en· W4405978379 sur OpenAlexaff
Brianna M. Anderson, Dana Kalil, Tricia Vause, Linda Morrice, Sarah Davis, Priscilla Burnham Riosa

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society for Teacher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceRecreationPsychologyDance therapyPhysical therapyMedical educationClinical psychologyApplied psychologyMedicineVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodiverse children in day treatment programs often experience behavioral challenges that limit their opportunities to engage in recreational physical activities. These activities are important for physical health and aid in developing motor and socio-emotional skills. The present study used an explanatory sequential mixed methods design to evaluate the effectiveness of Dance With A B-E-A-T! (Behavior-Analysis-and-Therapy), a community-based program combining dance with applied behavior analysis (e.g., modeling, reinforcement), to teach three dance sequences to five neurodiverse participants (7-9 years) in a day treatment program. Within five sessions, the mean percentage of steps completed correctly increased from a combined average of 31.5% (range = 18.9-52.0%) to 61.4% (range = 53.3-72.0%) for all three dance sequences, two of which were statistically significant (p < .05). The participants described their experience as “fun”, “good”, and “happy”, and program counselors reported high consumer satisfaction, suggesting Dance With A B-E-A-T! benefited both participants and staff.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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