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Enregistrement W4407222411 · doi:10.1080/17533015.2025.2461687

Dance harnesses humanity in exercise: perceptions of dance following an adapted dance program for people with chronic stroke

2025· article· en· W4407222411 sur OpenAlexaff
Caitlin Elmslie, Lara McCallion, Julie Vaughan‐Graham, Kara K. Patterson

Notice bibliographique

RevueArts & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceHumanityPsychologyPerceptionChronic strokeStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationVisual artsPhysical therapyMedicineArtRehabilitationEngineeringNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Perceptions of exercise are important in ensuring physical activity is translated into daily life. If dance is perceived as enjoyable exercise, promoting it may increase exercise engagement in people with stroke. OBJECTIVE: To examine perceptions of dance as exercise in people with chronic stroke after participating in an adapted dance program. MATERIALS AND METHODS: Qualitative interpretive description approach utilizing semi-structured face to face interviews with 18 people post-stroke who completed a 10-week adapted dance program. RESULTS: Three themes were identified: (1) Dance is Exercise; (2) Dance Moves Beyond Exercise; and (3) Dance Harnesses Humanity in Exercise. DISCUSSION: According to participants in this study, dance offers elements of traditional physical rehabilitation (i.e. improved balance) and creates a humanistic space where more intangible elements (i.e. liberation, personal growth) are accessed organically. These findings illuminate dance as a holistic approach to rehabilitation, as it addresses both the physical and psychosocial impacts of stroke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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