Moving and Improving: Investigating Programming and Familial Influences on Physical Activity for Children with Autism Spectrum Disorder (ASD)
Notice bibliographique
Résumé
The primary characteristics of Autism Spectrum Disorder (ASD) fall into three broad categories: communication problems, difficulty relating to people, things and events, and repetitive body movements and behaviours (American Psychiatric Association, 2014). Unfortunately, potential barriers for children and youth (5–17 years old) with ASD achieving the recommended 60 minutes of physical activity (Canadian Society of Exercise Physiology, 2012) may be due to characteristics of the condition and/or the lack of specific guidelines for this population. The purpose of the current study was to explore the influence families and physical activity programming has on the physical activity patterns of children with ASD. The perspectives from both family members of children with ASD, and from instructors of physical activity programs for children with ASD were obtained. The participants completed questionnaires and participated in semi-structured one-on-one interviews. Two themes emerged from the data describing physical activity for children with ASD (1) physical activity, regardless of ability, and (2) the nature of ASD: programming and family challenges. Given the rich data collected, this paper will focus solely on the second theme. Two subthemes developed: “So how do we modify that activity”, and “It can be fantastic and then it can just be like a total nightmare”. Overall, this research indicated unique challenges for physical activity participation for children with ASD and provided suggestions on improvements to physical activity programming. Considering various challenges to physical activity for this population, physical activity instructors play a vital role in delivering effective programs for children with ASD.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».