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Enregistrement W4414402524 · doi:10.22215/cujs.v5i2.5320

Exploring the Experiences of Multiple Perspectives Within Equine-Assisted Programs Using Photovoice

2025· article· en· W4414402524 sur OpenAlexaffabout
Brooke Bowditch, Vivian Lee

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceFacilitatorThematic analysisReflexivityRecreationFeelingQualitative researchParticipant observationNarrativeData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the motivations and experiences of people who participated in various equine-assisted therapeutic programs. There is a need to broaden and explore the range of recreational services available to individuals with neurodevelopmental conditions and their families. The present study collaborated with TROtt, a therapeutic riding barn based in Ottawa, to collect data as a measure of their quality assurance. Participants of the current study included two instructors, one equine-assisted learning facilitator, two adult volunteers, one staff member, and one facilitator for an equine-assisted social group for young adults on the spectrum. The study used a qualitative method called Photovoice or photoelicitation, a non-invasive and participant forward way to capture participant perspectives. Participants took photos of various aspects of their equine-sessions including horses, barn equipment, and nature and then submitted those photos with a short accompanying narrative explaining the photo’s significance to their experience. Through a reflexive thematic coding analysis, results demonstrated that equine-based programs provided many benefits to participants including feelings of autonomy, opportunities to develop new skills, finding a sense of community, positive emotions, multisensory experiences, opportunities for non-verbal communication, and a calming environment. By moving towards a better understanding of motivations, preferences, and values that drive engagement in equine-based services, our work can allow for a more comprehensive knowledge of how to better structure and program recreational services to reach broader audiences.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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