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Enregistrement W4365444212 · doi:10.1371/journal.pone.0284373

Development and evaluation of the IPLAY program: A protocol for a mixed-methods feasibility study targeting newcomer youth

2023· article· en· W4365444212 sur OpenAlexafffundabout
Matthew Kwan, Sujane Kandasamy, Jeffrey D. Graham, Jennifer Konopaki, Denver M. Y. Brown

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationRefugeeConstruct (python library)Protocol (science)MultimethodologyProgram Design LanguageProgram evaluationLiteracyPsychologyMedical educationPolitical scienceComputer scienceMedicinePedagogyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical Literacy (PL) is a synthesis construct that ties together movement competencies with affective, motivational, and knowledge-based elements. It is considered foundational to the development of physical activity-related outcomes. Many diverse organizations and programs have embraced the concept and are implementing programs targeting each of those core elements. However, research has lagged behind its interest and adoption. Among the more prominent gaps is the design and evaluation of programs that aim to increase PL within special populations such as new immigrants or refugee youth. METHODS: The Immigrant-focused Physical Literacy for Youth (IPLAY) program is a co-developed evidence-informed 8-week PL program designed for new immigrant and refugee youths who have recently settled in Calgary, Alberta, Canada. This study aims to use a convergent parallel mixed-methods approach to collect, analyse, and interpret quantitative and qualitative data in the evaluation and iteration of the IPLAY program. DISCUSSION: PL programs can be used as a tool to build confidence and physical competencies among newcomer youth. Furthermore, academic-community collaborations in the design and delivery of PL programs can help improve the access and interest for PL programs among newcomer youth. These partnerships are critical and timely considering the recent and upcoming waves of immigration to "arrival cities" across Canada.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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