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Enregistrement W2172029925 · doi:10.1177/1744629511422137

The feasibility of using a peer-guided model to enhance participation in community-based physical activity for youth with intellectual disability

2011· article· en· W2172029925 sur OpenAlexaff
Viviene A. Temple, Heidi I. Stanish

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disabilities · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityDyadPsychologyIntervention (counseling)Clinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the feasibility of a using a peer-guided model to foster participation of youth with intellectual disability in community-based exercise. The intervention was designed to address personal barriers to exercise commonly faced by individuals with intellectual disability. Twenty adolescents with mild-moderate intellectual disability and 14 typically developing peers exercised in groups of two or three, 2 days per week for 15 weeks at YMCAs. Each dyad or triad provided reciprocal support during structured, individualized exercise sessions led by certified fitness trainers. Adherence to the program was high and youth with intellectual disability showed a significant reduction in personal barriers. They also felt they had learned new skills and made new friends. Typically developing youth were also positive about their experience as a volunteer. Our findings suggest that a peer-guided exercise model is useful for enhancing participation in community-based exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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