Identifying priorities for sport and physical activity research in Canada: an iterative priority-setting study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for better alignment between research on sport and physical activity and the needs of those who are in a position to implement the findings. To facilitate advancement and alignment, we identified the top research priorities of sport and physical activity knowledge users from various sectors. METHODS: For this priority-setting study, we used an iterative process of data collection and analysis. Sport and physical activity knowledge users from multiple sectors participated in a workshop (September 2019), which included small working group exercises followed by large-group syntheses leading to the identification of issues that required better understanding. We then sent an online questionnaire to participants for content validation and interim prioritization, to reduce the number of priorities (December 2019 to January 2020). A new questionnaire containing a shortened list of research priorities was sent to an expanded group of respondents to further streamline the list of priorities (January-March 2020). RESULTS: The 24 workshop participants identified 68 issues, of which 21 were retained by the 18 participants in the interim priority-setting questionnaire. The final prioritization questionnaire was completed by 33 stakeholder groups; this step produced a final list of 8 top research priorities. The final priorities identified for sport and physical activity research related to financial support, suboptimal promotion, dropout, best interventions, participation among Indigenous populations, volunteer engagement, safe and inclusive experiences, and knowledge exchange. INTERPRETATION: The 8 priorities identified in this study provide guidance to Canadian sport and physical activity researchers. Research efforts on these priorities will reflect pressing issues as identified by representatives of all sport and physical activity sectors.
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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 | 0,129 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».