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Enregistrement W7009530470

Exploring The Relationship Between Creative Programming and Mental/Emotional Outcomes with Older Adults in Ontario

2024· article· en· W7009530470 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSOURCE Sheridan's Institutional Repository (Sheridan College) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationOutreachMental healthTransformative learningCreativityValue (mathematics)Well-beingQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative research project examines the relationship between creative programming and mental and emotional outcomes in order to substantiate the hypothesis that there are benefits to creative programming in Long Term care and community centres on social and emotional levels when implemented on older adults in Ontario. Thirteen participants who worked with older adults in various long-term care and community settings were recruited to participate in an online survey. Participants shared that the value in creative programming in terms of positive socialization processes; and displays of positive mental health in older adults participating in creative programming. The unique contribution of this research is in providing specific observations about the positive impacts that creative programming can have on the mental and emotional states of older adults. The methods used to assess this inquiry was the implementation of a 10-question anonymous survey that assessed the implications towards benefits in regards to creative programming, in the domains of socialization and mental health. The findings exemplify the importance of implementing creative programming in Long Term Care and Community outreach settings so that the benefits of positive socialization and mental health benefits can be substantiated in a way that impacts older adults living in Ontario in a transformative and impactful manner.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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