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Enregistrement W4313030269 · doi:10.2196/38236

Characteristics of Inclusive Web-Based Leisure Activities for Children With Disabilities: Qualitative Descriptive Study

2022· article· en· W4313030269 sur OpenAlexaffvenue
Mehrnoosh Movahed, Ishana Rue, Paul Yejong Yoo, Tamara Sogomonian, Annette Majnemer, Keiko Shikako‐Thomas

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingPsychologyQualitative researchDescriptive researchDescriptive statisticsWeb applicationPopulationService providerService (business)Medical educationMedicineWorld Wide WebSocial psychologySociologyComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The participation of children with disabilities in leisure activities is a key determinant of their physical and mental health. The COVID-19 pandemic has limited participation in leisure activities for all children, particularly those with disabilities. As a result, children with disabilities may be less active while feeling more isolated and stressed. Web-based communities and activities have become increasingly important. Understanding how web-based activities include or exclude children with disabilities can contribute to the development of inclusive communities that may support participation after the pandemic. OBJECTIVE: This study aimed to identify factors that may facilitate or prevent the participation of children with disabilities in web-based leisure activities. METHODS: We adopted a qualitative descriptive interpretative methodology and conducted interviews with 2 groups of participants: service providers offering inclusive web-based leisure activities and parents of children with disabilities who have engaged in web-based leisure activities during the COVID-19 pandemic. A semistructured interview format was created based on the Theoretical Domains Framework. The questions focused on the description of the web-based activities offered by the service provider (eg, age range, frequency, cost, target population, and type of activity offered) and any adaptations to make the web-based activity accessible to children and youth with disabilities, and their perceptions and beliefs about what supported or deterred participation in the activities. RESULTS: A total of 17 participants described their experiences in participating in and creating web-based leisure programs and the factors preventing or facilitating children's participation in web-based activities. Environment and context factors included accommodations, the format of activities and the web-based setting, stakeholder involvement, and materials and resources available. Activities that had flexible schedules, both recorded and live options for joining, and that provided clear instructions and information were perceived as more accessible. Beliefs involved the characteristics of the child and the family environment, as well as the characteristics of the organizations providing the activity. Activity facilitators who were familiar with the web-based environment and knew the specific characteristics of the child facilitated their participation. Engagement in community champions and respect for children's individual preferences were perceived as positive. Access to technology, funding, and caregivers' ability to facilitate child engagement are crucial factors that must be considered when offering web-based programs. CONCLUSIONS: Web-based environments offer an accessible and safe option for leisure participation when public health conditions prevent children with disabilities from participating in in-person activities. However, to make web-based activities accessible to children with a variety of disabilities, there needs to be a clear plan toward universal web-based accessibility that accounts for individual needs and collective approaches to web-based leisure. Future work should consider developing and testing guidelines for web-based accessibility, equity, public policy, and programming considerations in offering these activities for all children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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