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Enregistrement W4309366143 · doi:10.1123/apaq.2022-0025

A Scoping Review of Mixed Methods Research About Physical Activity for Children With Disabilities

2022· review· en· W4309366143 sur OpenAlexaff
Mathieu Michaud, William J. Harvey, Gordon A. Bloom

Notice bibliographique

RevueAdapted Physical Activity Quarterly · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyResearch designMultimethodologyMedical educationApplied psychologyMedicineMathematics educationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this scoping review was to examine how mixed methods research (MMR) has been applied in adapted physical activity (APA) research about children and adolescents age 5-18 years with a disability. Six electronic databases were searched to retrieve relevant studies published between 2003 and 2020. Sixty-four studies were identified and analyzed. The findings were organized into five categories of interest: publication information, study objectives, mixed methods research design, participants' information, and data integration. Challenges related to the design and publication of MMR in APA were uncovered, and suggestions for improvement are provided. This study adds to the knowledge of MMR design, and it provides an understanding of the underlying processes and methodological strategies that have guided this approach in APA research. This article will encourage APA researchers to engage in MMR while also aligning future studies with contemporary MMR literature and publication standards.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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