Education and Measurement are the Top Priorities to Advance Physical Literacy for Individuals with Physical Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most individuals with physical disabilities do not meet physical activity recommendations, which may negatively impact quality of life. Physical literacy is a concept that considers the key elements necessary to support lifelong physical activity. Limited attention has been directed towards physical literacy for individuals with physical disabilities. Objectives: To obtain expert consensus on strategic priorities to delineate the next steps on physical literacy for individuals with physical disabilities. Methods: The Collaborative Prioritized Planning Process was followed during a two-day online consensus meeting with experts in disability and physical activity. This systematic four-step process involved: 1) knowledge synthesis before the meeting, 2) challenge identification and prioritization, 3) solution identification, consolidation and prioritization, and 4) action planning. Results: Thirty-one experts participated in the meeting. Five challenges related to physical literacy for individuals with physical disabilities were prioritized. The following solutions were suggested: developing a massive online open course, creating a physical literacy measurement toolkit, developing a physical literacy resource portal, creating a national database of physical literacy outcomes, and redefining an existing international consensus statement for physical literacy to be more inclusive. Conclusions: Collaborations between experts are needed to advance the research in physical literacy for people with disabilities through education and measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».