Exploring the impact of dance: intersectoral quantitative and qualitative methodological challenges, lessons learned, and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Dance-based interventions/programs are gaining popularity; however, interventions are rarely explicitly described, including the role of dance facilitators, and their effects can be difficult to measure. METHODS: a non-randomized pre-post study for six dance groups (teenagers with cerebral palsy, children with cerebral visual impairment, adults receiving outpatient physical rehabilitation, adults with Parkinson's disease, women who were formerly unsheltered, and community-dwelling older adults) outcome measures (heart rate variability-HRV, Multidimensional Outcome Expectation for Exercise Scale, Physical Activity Enjoyment Scale, Flow Sate Scale, and an in-house questionnaire) were collected with 34 participants up to five times to explore changes over time. Interviews, ethnographic observations, video recording and a qualitative thematic analysis were also conducted to describe the pedagogical strategies of one dance facilitator. RESULTS: HRV data were deemed unusable and other quantitative outcomes did not demonstrate statistically significant trends. Qualitative thematic analysis revealed important information about the adaptive verbal and non-verbal interactions between the facilitator and participants, linking to pleasure, effort, and body engagement. DISCUSSION/CONCLUSION: Even without significant trends quantitatively, results were encouraging, and qualitative analyses were illuminating. Lessons learned and recommendations for future dance research and policymakers are included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».