Step-by-step: Establishing expert informed recommendations for inclusive and adaptive dance instruction using a hybrid-Delphi technique
Notice bibliographique
Résumé
Dance is a form of expression that spans cultural and socioeconomic contexts. In Canada dance curricula exist in both dance and education contexts, yet expert informed guidelines for inclusive/adaptive dance environments are scarce. The purpose of the present study was to develop a list of recommendations for inclusive/adaptive dance opportunities through the lens of critical experts who have experience with, or identify as having, neurodevelopmental disability (NDD). A hybrid-Delphi technique was used: i) to collect and articulate expert perspectives on methods of adapting dance environments and instruction; and ii) to formulate their contributions into a set of prioritized recommendations to be shared with the dance community. Over five months three expert groups (rehabilitation professionals (n=6), dance educators (n=7), dancers and support persons/carers (n=5)) engaged in virtual focus groups to generate statements, followed by an e-survey process to rank and consolidate statements. The constraints model of motor development and the social model of disability were used to frame questions around: i) physical environment and culture, ii) instruction and strategies, and iii) assistants/carers; and informed the reduction and ranking of responses. Three key themes were identified: i) adapting the environment (physical, culture of, and instruction, ii) how to adapt instruction and strategies, and iii) ongoing communication and education. Expert discussions emphasized the importance of centering the perspectives of dancers with NDD and their support persons/carers (community group) in the final list of recommendations, as well as in ongoing education, dance spaces and culture, and communication of instructions.
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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 | 0,120 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».