<scp>e‐Delphi</scp>in the outdoors: Stakeholder contributions to the development of a wellbeing‐focused outdoor adventure education intervention program
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE ADDRESSED: Outdoor adventure education (OAE) (programs involving outdoor activities such as rock climbing or white-water canoeing) that participants perceive as risky, conducted in a social support setting, can be utilised by practitioners to elicit changes in educational and psychosocial outcomes to support participant adolescent wellbeing. METHODS: This study garnered the opinions of an expert OAE panel on the content of future programs aiming to impact adolescent wellbeing. The panel consisted of local (Western Australia, n = 7), national (Australia, n = 4), and international (Canada, Germany, New Zealand, United Kingdom, United States, n = 7) experts. A two-round, mixed-methods Delphi approach was employed. Extensive formative work led to the development of a series of open-ended questions requiring qualitative responses for round one. Panellists were also asked to respond to 17 statements using Likert scales in the second round. RESULTS: After analysis, a consensus was reached for all statements, with five statements having high consensus and being considered important by panellists. CONCLUSIONS: The statement 'Equity for all participants requires flexible delivery and facilitation' had the highest level of agreement amongst panellists. Connections, authentic experiences, and equitable experiences developed as key themes. SO WHAT?: Future OAE interventions focused on wellbeing impact could use the findings of this research as a basis for program design.
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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 | 0,044 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,008 |
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 ».