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Enregistrement W3216511474 · doi:10.2196/33611

Providing Accessible Recreation Outdoors—User-Driven Research on Standards (PARCOURS): Protocol for a Multiphase Study

2021· article· en· W3216511474 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mike Prescott, François Routhier, Delphine Labbé, Marie Grandisson, Atiya Mahmood, Ernesto Morales, Krista L. Best, Mir Abolfazl Mostafavi, Jaimie Borisoff, Stéphanie Gamache, Bonita Sawatzky, William C. Miller, Laura Yvonne Bulk, Julie M. Robillard, Hailey-Thomas Jenkins, Kishore Seetharaman, W. Ben Mortenson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalBritish Columbia Institute of TechnologySimon Fraser UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRecreationAuditUniversal designLegislationPublic relationsDelphi methodBusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canada's national parks are world-renowned. However, despite recent attempts to improve access, many are not accessible to people with disabilities. With the advent of provincial and federal legislation, standards are being developed to assist with the design and management of parks. OBJECTIVE: The overarching objective of this study is to inform accessibility standards for federal parks that meet the needs of all park visitors, regardless of ability. The specific objectives of this study are to identify park accessibility standards that exist internationally, identify the accessibility challenges that people with disabilities face in park environments, and prioritize and recommend accessibility standards for national parks. METHODS: A 3-phase approach will be used to achieve the study objectives. In the first phase, a scoping review of the existing accessibility standards will be conducted. The second phase will include objective audits of trails and features in 6 parks, 3 in western Canada and 3 in eastern Canada, as well as mobile interviews with 24 diverse participants in each region regarding their experiences of and recommendations for improving the park's accessibility. In the final phase, a Delphi participatory consensus development process will be used, based on the data gathered in the first 2 phases, to prioritize recommendations for standards. RESULTS: We expect to find gaps in existing standards that do not account for the diverse range of accessibility requirements that people with disabilities have for visiting parks. We also expect to find that existing standards, on their own, may not be enough to ensure equitable access to all the experiences and amenities that parks have to offer. Development of subsequent guidelines and best practices may be necessary to address complex scenarios for which standards may not be the best approach to ensuring accessibility. CONCLUSIONS: The participatory and mixed methods approaches used in this study will provide rich insights for developing accessible park standards that consider the diverse needs of people with disabilities. The findings will also support the development or enhancement of park standards at all levels of government. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33611.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,021

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 Opus0,666
Tête enseignante GPT0,712
Écart entre enseignants0,046 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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