Community‐Informed Recommendations to Developing Inclusive Dance Opportunities: Engaging Community, Dance, and Rehabilitation Experts Using a Hybrid‐Delphi Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amongst the growing number of examples of inclusive dance programming, community-informed recommendations for inclusive dance are scarce. Our purpose was to develop recommendations for inclusive dance with dancers with the lived experience of autism, intellectual, or developmental disability, and the professionals who work with them. METHOD: A Hybrid-Delphi method was used to generate and rank recommendations across three expert groups. The constraints model of motor development and the social model of disability framed three questions around: (i) physical environment and culture, (ii) instruction and strategies, and (iii) dance assistants. RESULTS: The experts (Community; dancers, support persons/carers (n = 5), Rehabilitation (n = 6) and Dance (n = 7) professionals) agreed to prioritise the community perspective, highlighting the need for ongoing education around inclusive instruction, communication, and sensory considerations. CONCLUSIONS: The centring of community perspectives facilitated the development of a comprehensive list of actionable recommendations to guide inclusive dance instruction in a variety of dance spaces.
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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 | 0,103 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».