Out‐of‐school time activity participation profiles of children with physical disabilities: a cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine out-of-school activity participation profiles of school-aged children with physical disabilities. METHODS: Activity participation profiles were determined by cluster analysing 427 children's responses on multiple dimensions of participation (intensity, location, companionship, enjoyment, preference) in five activity types (recreational, active physical, social, skill-based, self-improvement). Socio-demographic, child, parent, family and environmental predictors of group membership were determined, along with child functioning, socio-demographic, self-concept and social support variables significantly associated with group membership. RESULTS: The cluster analysis revealed four groups, labelled Social Participators (a highly social and neighbourhood-focused group), Broad Participators (a group of high participators who enjoy participation), Low Participators (a group with low enjoyment and weak preferences) and Recreational Participators (a group of younger children who participate in recreational activities with family members). The groups showed meaningful differences across a range of socio-demographic, child, parent, family and environmental variables. CONCLUSIONS: The findings support an affective and contextual view of participation, indicating the importance of motivational theory and a person-environment approach in understanding the complexity of children's out-of-school activity participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».