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Enregistrement W3094109097 · doi:10.1111/jar.12817

Belonging through sport participation for young adults with intellectual and developmental disabilities: A scoping review

2020· review· en· W3094109097 sur OpenAlexaff
Winnie Mai Zhao, Kirtana Thirumal, Rebecca Renwick, Denise DuBois

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityConstruct (python library)AthletesPsychologyContext (archaeology)Proxy (statistics)PopulationQualitative researchDevelopmental psychologySociologySocial scienceMedicineDemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research suggests that sport facilitates belonging for diverse athletes. This scoping review characterizes literature on sport participation and belonging for young adults with intellectual and developmental disabilities. MATERIALS AND METHODS: A search of five databases identified 17,497 articles. Selected articles (N = 39) underwent data extraction and analysis guided by a theoretical framework of belonging, outlining four processes through which belonging is experienced by individuals with intellectual and developmental disabilities. RESULTS: Articles originated from developed countries and in the context of Special Olympics (N = 17). Studies commonly used qualitative interviews with proxy respondents. While all studies described at least one belonging process, only 11 studies applied the term "belonging," and no study defined the construct. CONCLUSION: Belonging is not well-conceptualized in sports literature for athletes with intellectual and developmental disabilities. Understanding belonging through sport participation for this population may inform sport-based policies and programming.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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