Providing Accessible ReCreation Outdoors-User-driven Research on Standards: Novel method for winter assessments (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Although there have been recent efforts to improve access to Canadian national parks, many remain not fully accessible to people with disabilities. Winter conditions, in particular, present challenges that limit their participation in outdoor activities. OBJECTIVE To develop a novel method to assess park access during winter that will inform recommendations for national park standards to meet needs of all park visitors (regardless of ability) during winter conditions. METHODS A larger participatory mixed-methods research project exploring park access was adapted [1]. Specifically, the second phase of the study to conduct in-person winter mobile interviews (i.e., walking and wheeling interviews) with people who have a wide range of disabilities while visiting three parks in two provinces was modified. Changes were made to accommodate the extreme winter weather conditions in Quebec while using safe and informative data collection methods. In Quebec, one park, where winter conditions are safer, will be assessed in person (n=4). Virtual interviews will be used to facilitate the assessment of other winter and summer conditions in two other parks (n=8). RESULTS - CONCLUSIONS We expect that adapting the protocol to gather further information on winter conditions and access to parks will provide high-quality and rich data to better inform park access standards. This participatory mixed-methods research will inform the development of park standards that consider the accessibility needs of all people.
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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 | 0,033 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».