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Enregistrement W4353057604 · doi:10.3138/ptc-2022-0060

Identifying Outdoor Winter Walking Programmes and Resources for Older Adults: A Scoping Review of the Grey Literature

2023· review· en· W4353057604 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ruth Barclay, Sophia Mbabaali, Olayinka Akinrolie, Hong Chan, Hal Loewen, Jacquie Ripat, Nancy M. Salbach, Chelsea Scheller, Gina Sylvestre, Sandra C. Webber

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensUniversity of WinnipegManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésGrey literatureRehabilitationResource (disambiguation)MedicineMEDLINEPhysical therapyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The objective was to synthesize outdoor winter walking programmes and resources for older adults, identified as a priority by the Winter Walk team comprised of older adults and researchers and trainees from the rehabilitation and geography sciences. Method: A scoping review of web-based grey literature was conducted. Teams of two reviewers independently assessed eligibility and extracted data. Web-based resources were included if their content dealt with adults ≥65 years of age; an outdoor winter walking programme, intervention, or general resource; and was written in English. Results: Twenty-seven website resources were eligible and included in the review. Resources were from Canada or the United States and included information provided by government, non-profit organizations, media, and businesses. All resources focused on some aspect of winter walking safety and only one mentioned a winter walking programme. Conclusions: Web-based resources for outdoor winter walking were synthesized to assist older adults and clinicians with access to safe outdoor winter walking information.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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