PHYSICAL LITERACY: A MODEL TO ENGAGE AND SUPPORT OLDER ADULTS IN PHYSICAL ACTIVITY AND SPORT
Notice bibliographique
Résumé
Physical literacy (PL) is a promising strategy to increase physical activity and sport participation across the lifespan. This presentation outlines the developmental process of creating a PL model for older adults, by an expert team of multi-disciplinary academics, non-profit organizations and user groups. The process began with an iterative consensus development process which identified the use of the adopted International Physical Literacy Association within an ecological model approach, reflecting a full range of key characteristics proposed to influence physical literacy in older adults. The model is anchored with the individual (intrapersonal factors) and depicted to have influences from inter-personal, organizational, community, and policy factors. Broader consensus for the PL model was reached using an online Delphi survey. An international group of multi-disciplinary and multi-sectoral Delphi participants who encapsulate the scope of the proposed physical literacy model were invited to participate. Twenty-nine Delphi invitees participated in the first round of the survey with significant consensus being reached for each of the elements of our model (i.e., % responding agree, somewhat agree, or strongly agree). Open-ended feedback from Round 1 was discussed by the expert team and a modified model was distributed in Round 2 of the survey. Twenty-three out of the original 29 respondents completed the second round (79%) and a significant consensus was again achieved. Next steps include determining methods to assess physical literacy in older adults and dissemination of the model.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».