How sharp are the tools? Consumer perceptions of the SCI Get Fit Toolkit
Notice bibliographique
Résumé
The SCI Get Fit Toolkit is an evidence-based resource that was recently launched to aid in the dissemination of the physical activity (PA) guidelines for individuals with spinal cord injury (SCI). This qualitative pilot study was a part of a larger project designed to develop and evaluate the SCI Get Fit Toolkit. The objectives were to evaluate the suitability of the SCI Get Fit Toolkit for promoting PA among individuals with SCI, and obtain participants' perceptions of the Toolkit in order to make modifications that would increase the effectiveness of the resource for encouraging PA. Semi-structured interviews were conducted via telephone or focus group with 9 individuals with SCI. Thematic analyses of the transcribed data were used to identify patterns in responses. All 9 participants evaluated the Toolkit as suitable for healthy individuals with SCI not currently meeting the PA guidelines. However, participants identified concerns that were captured by three themes: Toolkit design, heterogeneous suitability, and activity accessibility. Specifically, participants indicated a need for bigger font size and expanded content for comprehensiveness. Second, the Toolkit did not include suitable photos and activities for older individuals and those with higher level injuries. Third, there were concerns about the accessibility of some of the suggested activities (e.g. swimming) which may not be available for the majority of the target audience. Results of the qualitative analysis were used to modify the SCI Get Fit Toolkit by increasing font size, including images relevant to a diverse population, and providing more detailed information and resources on the SCI Action Canada website.Acknowledgments: Funding: Rick Hansen Institute, the Ontario Neurotrauma Foundation, and the Canadian Paralympic Committee
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 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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».