‘On-the ground’ strategy matrix for fostering quality participation experiences among persons with disabilities in community-based exercise programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purposes of this paper are to (1) document the generation and refinement of a quality participation strategy list to ensure resonance and applicability within community-based exercise programs (CBEPs) for persons with physical and intellectual disabilities, and (2) identify theoretical links between strategies and the quality participation constructs. METHODS: To address purpose one, a list of strategies to foster quality participation among members was extracted from qualitative interviews with providers from nine CBEPs serving persons with physical disabilities. Next, providers from CBEPs serving persons with physical (n = 9) and intellectual disabilities (n = 6) were asked to identify the strategies used, and examples of their implementation, within their programs. Additional strategies noted by providers and in recent published syntheses were added to the preliminary list. A re-categorization and revision process was conducted. To address purpose two, 22 researchers with expertise in physical and/or intellectual disability, physical activity, participation and/or health behaviour change theory completed a closed-sort task to theoretically link each strategy to the constructs of quality participation. RESULTS: The final list of 85 strategies is presented in a matrix. Each strategy has explicit examples and proposed theoretical links to the constructs of quality participation. CONCLUSIONS: The strategy matrix offers a theoretically-meaningful representation of how quality participation-enhancing strategies can be practically implemented "on-the-ground" in CBEPs for persons with disabilities.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».