Sustaining Health in Professional Ballet: Insights into Autonomy, Shared Expertise and Open Communication
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore the perceptions of dancers and the supporting staff regarding the management of dancers’ health in a professional ballet company. Methods: Twenty-two dancers, health team members, artistic staff and administrators were interviewed, focusing on what is a healthy dancer, as well as the challenges and facilitators to prevent and manage health within the company. Analysis was conducted using principles of Grounded Theory. Results : Participants mentioned that being a healthy dancer was based on three main concepts: (1) achieving a dynamic balance of load through self-implemented strategies, (2) receiving support from their team and (3) navigating the aspects inherent to the professional ballet context. Dancers had to maintain a dynamic balance where they would adapt their load according to a constant assessment of their state (ie, pain, fatigue) and situations (ie, casting, opportunities, career). This dynamic balance was impacted by the support dancers receive from their entourage. They needed to establish relationships built on trust to ensure efficient communication and collaboration. Once established, the dancers’ entourage contributed to their assessment and the load adaptation strategies. The assessment and adaptation of load by dancers and the support provided were also influenced by contextual elements of ballet culture, including time and financial resources. Conclusion : To provide comprehensive care for dancers and maintain a dynamic balance, it is essential to empower dancers in their self-strategies through education and creating a positive work environment where open communication is encouraged.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».