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Enregistrement W2757039650 · doi:10.1080/17518423.2017.1370501

“It’s all about incentive”: Social technology as a potential facilitator for self-determined physical activity participation for young people with physical disabilities

2017· article· en· W2757039650 sur OpenAlexaff
Tara Joy Knibbe, Amy C. McPherson, Brenda Gladstone, Elaine Biddiss

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorIncentiveThematic analysisPsychologyPhysical activityPreferencePublic relationsApplied psychologySocial psychologyQualitative researchSociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the perceived role of social technologies in promoting physical activity participation for young people with physical disabilities and to identify design considerations that should be addressed when creating social technologies to promote physical activity. METHOD: Interactive design workshops for young people with physical disabilities aged 12-18 (n = 8) were held. Data were analyzed using interpretive thematic analysis. RESULTS: Young people perceived significant benefit for social technologies to promote physical activity as they have the potential to overcome many barriers to physical activity participation. Design features recommended by the participants included (1) options for diverse interests and preferences, (2) provision of informational support, (3) support through equitable technology design, (4) incentive through competition and play, and (5) opportunities to develop community. CONCLUSIONS: Social technology has potential to provide tailored, equitable opportunities for social engagement and physical activity participation for young people with physical disabilities through needs- and preference-specific design.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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