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Enregistrement W2020018141 · doi:10.1177/1098300715576797

Effects of a Staff Training Program on Community Instructors’ Ability to Teach Swimming Skills to Children With Autism

2015· article· en· W2020018141 sur OpenAlexaff
Stephanie Jull, Pat Mirenda

Notice bibliographique

RevueJournal of Positive Behavior Interventions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAutism Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple baseline designPsychologyAutismAutism spectrum disorderPsychological interventionIntervention (counseling)RecreationMedical educationSocial skillsApplied psychologyBehavior changeDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several recent studies have shown that children with autism spectrum disorder (ASD) are less physically active than their typically developing peers and are thus at risk of health problems associated with inactivity (e.g., obesity or diabetes). There is a need to examine the effectiveness of interventions such as swimming that are aimed at increasing physical activity, using approaches that are ecologically valid—that is, that are designed to address real-world problems in natural settings with typical intervention agents. This community-based study used a modified non-concurrent multiple baseline design to assess the impact of behavioral skills training to train recreation center staff in the use of discrete trials and visual activity schedules to teach swimming skills to children with ASD in public pools. Following completion of the training, five of six instructors showed evidence of instructional skill acquisition; the sixth instructor showed improvement during baseline, so the effect of the intervention could not be assessed. In addition, an experimental effect for increased compliance was evident for seven of the eight children, and all eight acquired new swimming skills. Social/ecological validity ratings by instructors and parents were uniformly high. The results and limitations are discussed, along with suggestions for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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