Notice bibliographique
Résumé
The benefits of physical activity (PA) are well recognized. While the benefits of PA contribute to a higher quality of life, physical inactivity remains a population-wide plague around the world. The health risks associated with inactivity are disproportionately high among those with low-incomes. While the barriers hindering an active lifestyle among low-income persons are well known, there is a paucity of literature on the perspectives of those that are providing recreation services to low-income citizens. It is anticipated that understanding the professionals’ perspectives may help refine municipal recreation policies and procedures in order to better reach and serve low-income citizens. This study sought to understand the benefits of and challenges to implementing programs designed for low-income citizens. Framed by social marketing theory, key informant interviews and a focus group were conducted with recreation professionals from Vancouver Island, British Columbia, Canada ( N = 9). Social marketing can be a powerful way to make sense of how policies and programs are positioned by recreation professionals and offered to their less well-resourced patrons. Implications for practice include delivering programs outside of facility walls, using word of mouth as a trusted communication method, developing subsidy policies, seeking external funding sources, and relying on partnerships to facilitate delivery and recruitment. By focusing on the recreation professional, this study reveals the importance of targeting upstream audiences in order to effect change for the end users. Future research in other social service professions might benefit from a similar approach to advancing service delivery.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,225 | 0,032 |
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 ».