“I never really thought that a virtual ride would be that good!”: Experiences of participants with disabilities in online leisure-time physical activity during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has exacerbated the sedentary behavior and inactivity of people, including individuals with disability, who were already less active than their able-bodied counterparts. Therefore, it is particularly important to think about how to maintain and increase their leisure-time physical activity (LTPA). Online adaptive programs may represent a useful tool to do so. However, there is a little research focused on the health impacts of online LTPA. OBJECTIVE: This mixed-methods study aimed to explore the experiences of people with disabilities who participated in online adaptive LTPA along with the factors contributing to or limiting participation. METHOD: First, semi-structured interviews were conducted with 10 individuals participating in online adaptive LTPA offered by a community organization. Based on these interviews, a survey was developed and completed by 104 participants. RESULTS: The results of the study suggested that people with disabilities can get a variety of physical and emotional health benefits when participating in adaptive online LTPA, including a strong social benefit. Staff attitude and knowledge as well as the staff's ability to adapt to participant needs played important roles in facilitating participation. Greater access to equipment was needed. CONCLUSION: This study offers insights into how online LTPA could support the health-promoting behavior of people with disabilities during the pandemic and beyond.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».