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Enregistrement W2783479826 · doi:10.1186/s12877-017-0687-x

Development of a physical literacy model for older adults – a consensus process by the collaborative working group on physical literacy for older Canadians

2018· article· en· W2783479826 sur OpenAlexafffundabout
Gareth R. Jones, Liza Stathokostas, Bradley W. Young, Andrew Wister, Shirley Chau, Patricia C. Clark, Mary Duggan, Drew Mitchell, Peter Nordland

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise PhysiologyActive Aging CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of OttawaFriends For LifeWestern UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TsukubaCape Breton UniversityVictoria UniversityDalhousie UniversityUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMichael Smith Health Research BCSimon Fraser UniversityNeuroscience Research AustraliaFaculty of Medicine, University of British ColumbiaLakehead UniversityManchester Metropolitan UniversityGlasgow Caledonian UniversityUniversity of Regina
Mots-clésMedicineGerontologyLiteracyPopulationHealth literacyUsabilityDelphi methodPopulation ageingGovernment (linguistics)Medical educationPsychologyHealth carePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arguably the uptake and usability of the physical activity (PA) guidelines for older adults has not been effective with only 12% of this population meeting the minimum guidelines to maintain health. Health promoters must consider innovative ways to increase PA adoption and long-term sustainability. Physical literacy (PL) is emerging as a promising strategy to increase lifelong PA participation in younger age-groups, yet there is relatively little evidence of PL being used to support older adults in achieving the PA guidelines. METHODS: An iterative and mixed-methods consensus development process was utilized over a series of six informed processes and meetings to develop a model of physical literacy for adults aged 65 years and older. RESULTS: A multi-disciplinary collaborative working group (n = 9) from diverse practice settings across Canada, and representative and reflective of the full range of key elements of PL, was assembled. Three consensus meetings and two Delphi surveys, using an international cohort of 65 expert researchers, practitioners, non-government organizations and older adults, was conducted. 45% responded on the first round and consensus was achieved; however, we elected to run a second survey to support our results. With 79% response rate, there was consensus to support the new PL model for older adults. CONCLUSION: Older adults are a unique group who have yet to be exposed to PL as a means to promote long-term PA participation. This new PL model uses an ecological approach to integrate PL into the lifestyles of most older adults. Understanding the interactions between components and elements that facilitate PL will ultimately provide a new and effective tool to target PA promotion and adherence for all older Canadians.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations73
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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