The empathetic process and the regulation of emotions through Dance Movement Therapy
Bibliographic record
Abstract
Etude de nature exploratoire, longitudinale sur vingt mois, avec une méthode tes-retest, à prévalence quantitative, par l'utilisation de deux échelles validées, l'Echelle d'Alexithymie de Toronto (TAS- 20) et l'IRI (Index de Réactivité Interpersonnelle) de Davis, supportées par un auto-questionnaire sur les compétences corporelles, imaginatives, émotionnelles et empathiques. La population est constituée de 119 sujets, dont 93% sont des femmes, qui ont pratiqué la DMT (Danse Mouvement Thérapie), divisés en trois groupes: étudiants en DMT, étudiants de l'Académie Nationale de Danse, participants à des groupes cliniques intégrés. Considérant la durée de l'intervention par la DMT, la population a été divisée en un "groupe de durée brève" (avec un parcours DMT < 10 mois) et un "groupe de durée longue", (avec un pratique > 10 mois). Dans le groupe de durée longue, on met en évidence une baisse significative de la sous-échelle F3 de la TAS-20 (pensée opératoire) et une augmantation de la sous-échelle considération empathique de l'IRI, alors que le questionnaire d'autoévaluation met en évidence un développement des capacités corporelles, émotionnelles, empathiques, d'évocation d'images tout au long de l'expérience de DMT. Ces compétences sont associées à une augmentation significative de la capacité d'expression par la parole. La méthodologie de la DMT Intégrée, par son dispositif qui associe une pratique corporelle à des moments d'élaboration par le dessin et a parole, semblerait favoriser un processus d'élaboration émotionnelle en activant ce que Wilma Bucci appelle le "cycle référentiel".
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".