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Enregistrement W3201305202 · doi:10.1080/14927713.2021.1971551

An evaluation of quality participation experiences in inclusive recreation programming for adults who have an intellectual disability

2021· article· en· W3201305202 sur OpenAlexaffvenue
Shannon E Weissman, Laura RSt John, Asma Khalil, Katherine A. Tamminen, Jennifer Cowie Bonne, Lisa Kitchener, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationAutonomyInclusion (mineral)PsychologyIntellectual disabilityThematic analysisQuality (philosophy)Diversity (politics)Applied psychologyQualitative researchSocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals who have an intellectual and/or developmental disability (IDD) may benefit physically and psychosocially from engaging in recreation. This qualitative description study focused on the Inclusion Resource Team programme, an inclusive municipal recreation programme for adults who have an IDD, and explored elements that may lead to optimal recreation experiences. Interviews were conducted with 4 participants, 6 caregivers, and 11 staff. Guided by the Quality Participation Framework (QPF), a thematic analysis examined factors contributing to quality experiences within the programme. All three environmental conditions (physical, social, programme) and six building blocks (autonomy, belonging, challenge, engagement, mastery, meaning) of the QPF contributed to participants’ experiences. Some participants experienced barriers to ‘belonging’ and ‘engagement’. Findings support using the QPF in inclusive recreation for adults who have an IDD. Attention must be given to fostering belonging and engagement and environmental conditions that may contribute to these building blocks are identified.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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