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Enregistrement W4317681215 · doi:10.1123/apaq.2022-0046

“It Shaped My Future in Ways I Wasn’t Prepared for—in the Best Way Possible”: Alumni Volunteers’ Experiences in an Adapted Sports and Recreation Program

2023· article· en· W4317681215 sur OpenAlexaff
Meredith Wekesser, Guilherme H. Costa, Piotr J. Pasik, Karl Erickson

Notice bibliographique

RevueAdapted Physical Activity Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationThematic analysisTransformative learningPsychologyInclusion (mineral)Medical educationQualitative researchApplied psychologyQualitative propertyGerontologySocial psychologyPedagogySociologyMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adapted sport participation can have many positive benefits for adults with disabilities. However, one barrier to implementing successful adapted sport programs is lack of knowledgeable volunteers who understand accessibility and disability. In fact, little is known about volunteers' experiences in adapted sport programs. The purpose of this study was to retrospectively examine experiences of able-bodied volunteers in an adapted sport program. A sample of 105 able-bodied volunteers (Mage = 24.28 ± 1.93) completed an online qualitative survey to share their experiences. Data were analyzed using qualitative thematic analysis, and seven main themes were identified. Results showed that despite differences in initial motives for volunteering, involvement in an adapted sport program was transformative and, for some, life changing. Able-bodied volunteers experienced a wide range of benefits including deeper understanding and awareness of disability and inclusion in sport. Practical recommendations are provided for volunteer-based adapted sport program leaders.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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