The relationship between children’s sensory processing patterns and their leisure preferences and participation patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sensory processing patterns may be associated with children's preferences for different activities; however, knowledge about how different sensory processing patterns may relate to children's participation in leisure activities is scarce. PURPOSE: This study investigated in what leisure activities children with extreme sensory processing patterns participate and if relationships exist between children's sensory processing patterns and their leisure preferences and participation patterns. METHOD: This correlational study analyzed data from children's Sensory Profiles and reported play and leisure preferences. All 91 children in the sample completed the Children's Assessment for Participation and Enjoyment (CAPE) and the Preferences for Activities of Children (PAC). Parents of children ages 6 to 10 years completed the Sensory Profile, and children ages 11 to 14 years completed the Adolescent/Adult Sensory Profile. FINDINGS: Children with different sensory processing patterns preferred both similar and distinct leisure activities. Low-registration quadrant summary z scores negatively correlated with CAPE overall diversity scores (rs=-.23, p=.03), sensitivity quadrant summary z scores negatively correlated with preferences for social activities (rs=-.23, p=.03) and preferences for skill-based activities (rs=-.22, p=.04), and avoiding quadrant summary z scores negatively correlated with preferences for social activities (rs=-.26, p=.01). IMPLICATIONS: Children's sensory preferences are related to leisure preferences and participation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».