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Enregistrement W2621357550 · doi:10.18666/trj-2017-v51-i2-7383

Examining the Impact of a Multi-Sport Camp for Girls Ages 8–11 With Autism Spectrum Disorder

2017· article· en· W2621357550 sur OpenAlexaff
Lindsay M. Guest, Robert Balogh, Shilpa Dogra, Meghann Lloyd

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Recreation Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPsychologyAutism spectrum disorderSocial skillsIntervention (counseling)AutismDevelopmental psychologyMotor skillPerceptionClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on Autism Spectrum Disorder (ASD) has increased significantly over the past decade; however, rarely does research focus solely on girls with ASD. Girls with ASD are more likely to have less proficient motor skills than both their peers with typical development, and boys with and without ASD. This further discourages participation in sport, recreation, and leisure activities and deprives the opportunity to develop social skills among peers; both of which are primary goals of therapeutic recreation. The purpose of this study was to examine the impact of a multi-sport camp intervention aimed at improving motor skills, physical activity levels, physical self-perceptions, and adaptive behaviour of 13 girls with ASD between the ages of 8 to 11. Results indicated that the camp was effective at improving motor skills (p<0.0001), physical self-perceptions (p=0.044) and social skills (p=0.005); however, further research with larger samples and a longer duration of intervention is necessary.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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