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Enregistrement W2983302571 · doi:10.7575/aiac.ijkss.v.7n.4p.22

Physical Activity Counseling in Kinesiology Curricula: What is Offered in Ontario?

2019· article· en· W2983302571 sur OpenAlexaffabout
Philip M. Wilson, Caitlin Kelly, Diane E. Mack, Colin M. Wierts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Kinesiology and Sports Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinesiologyCurriculumMedical educationPsychomotor learningPsychologyHigher educationPedagogyMedicinePhysical therapyPolitical scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical activity counseling (PAC) is a viable approach for individualizing behavior change yet it is unclear if training opportunities in this area constitute a portion of the curriculum offered to university students by kinesiology departments. Objectives: The purpose of this study was to describe the availability of courses in PAC within the curricular offered by kinesiology departments at the post-secondary level. Methods: Data were extracted from the 2018-2019 undergraduate calendars published by kinesiology departments from universities in Ontario, Canada. Results: Seventeen of the 22 universities (77.3%) reported a department of kinesiology (or equivalent). Every kinesiology department offered courses in human biomechanics and human psychomotor learning or neuroscience. Less than half (n = 7; 41.2%) of these kinesiology departments offered PAC courses. Conclusions: Overall, this study makes it apparent that university students completing a kinesiology degree may have limited access to formal training opportunities devoted exclusively to PAC in comparison to other knowledge domains (e.g., human biomechanics). Based on these results, it seems reasonable to contend that kinesiology programs may warrant reconfiguring to meet the occupational demands of exercise professionals who use PAC to combat physical inactivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,331
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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