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Enregistrement W4415480573 · doi:10.4324/9781003429814-32

Arts and the media – Space 22

2025· book-chapter· en· W4415480573 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Boydell, Priya Vaughan, Megan Kalucy, Mark Larsen, Chloe Watfern, Diane Macdonald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthThe artsPsychological interventionEmpathyPublic healthSpace (punctuation)Scale (ratio)Inclusion (mineral)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Television broadcasting has had a longstanding commitment to educating the public on mental health issues; however, ‘mental health intervention television’ which involves members of the public taking part in made-for television interventions is a more recent development. This type of programming focuses on intervening in the lives of the cast with the goal of making a positive impact on mental health and wellbeing. This study describes Space 22 as an exemplar of a mental health intervention on television. Space 22 is a six-part television series exploring the impact of arts engagement on mental health using mixed methods. Seven participants with lived experience of mental health challenges engaged in art workshops, guided by professional artists. Quantitative measures included the Warwick-Edinburgh Mental Health and Wellbeing Scale (WEMWBS), Short Mood Scale (SMS), Toronto Empathy Questionnaire (TEQ), and the Social Inclusion Scale. Results showed significant improvements in wellbeing scores, with a mean increase of 14.4 points on the WEMWBS, exceeding the threshold for meaningful clinical change. Qualitative analysis identified ‘connectedness’ as the dominant theme through four dimensions: connection to (i) group members, (ii) self, (iii) public advocacy, and (iv) the creative process. The study demonstrates the potential of television-based arts interventions for enhancing mental health, particularly through fostering social connections and enabling public mental health advocacy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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