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Enregistrement W4387960815 · doi:10.1123/japa.2022-0434

Instructors’ Perceptions and Experiences of Teaching Online Exercise Classes to Older Adults: A Qualitative Study

2023· article· en· W4387960815 sur OpenAlexaff
Matthieu Dagenais, Aleksandra Krajnović, Sarah Galway, Kimberley L. Gammage

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPerceptionMedical educationQualitative researchPsychologyQualitative propertyReflexivityApplied psychologyMultimediaMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online exercise programming has become increasingly popular in recent years, including for older adults. Instructors hold unique perspectives on such programming that could yield important insights for effective program design and delivery. The purpose of this study was to qualitatively examine instructors' perceptions and experiences teaching exercise classes online to older adults. Using qualitative description, 19 instructors from a community exercise program for seniors completed a one-on-one semistructured interview. We analyzed data using reflexive thematic analysis and generated three main themes: (a) characteristics of effective online instructors, (b) challenges to delivering online exercise programming to older adults, and (c) future of online exercise programming. Most participants enjoyed delivering online exercise classes and developing the unique skills (particularly related to fostering social experiences and engaging with participants) required to be effective online exercise instructors. Our findings speak to the importance of ensuring instructors are adequately trained to deliver online exercise to seniors.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,444 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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