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Enregistrement W4224313148 · doi:10.1123/apaq.2021-0168

Exploring the Relationship Between Quality and Quantity of Physical Activity Participation in Community-Based Exercise Programs for Persons With Physical Disabilities

2022· article· en· W4224313148 sur OpenAlexaffabout
Laura C. Koch, Shane N. Sweet, Kristiann E Man, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, Krystn Orr, Andrea Bundon, Amy E. Latimer‐Cheung, Jennifer R. Tomasone

Notice bibliographique

RevueAdapted Physical Activity Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPsychologyContext (archaeology)Physical activityGerontologyQuality (philosophy)Structural equation modelingPhysical therapySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based exercise programs for persons with disabilities promote greater quantity of leisure-time physical activity (LTPA) participation among their members, perhaps because of the quality experiences fostered by the program. This study aimed to explore the relationship between quality and quantity of physical activity participation in the context of community-based exercise programming and the role that gender plays in this relationship. Adults with physical disabilities (N = 91; Mage = 55, 49 men) from three community-based exercise programs across Canada completed a survey asking about quality participation (Measure of Experiential Aspects of Participation [MeEAP]) and LTPA. Structural equation modeling was used to examine the relationship between MeEAP scores and LTPA. Quality participation was not related to LTPA, even with gender included as a moderator. Men reported higher levels of LTPA and quality participation than women, highlighting gender differences that should be considered when researching and designing exercise programs for individuals with disabilities.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,139 · 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'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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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