Wheelchair Dance: Exploring a Novel Approach to Enhance Wheelchair Skills, Belongingness and Inclusion among Children with Mobility Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Playful approaches are recommended to enhance wheelchair skills training with young people. Inclusive dance allows participants to discover motor skills and improve social participation. Integrating wheelchair skills training into dance has not been evaluated. This study aimed to explore participants’ experiences in dance while integrating wheelchair skills, and the influence of dance on wheelchair skills and wheelchair use confidence in young people. A convergent mixed-methods design was used during a one-week dance camp. Data collection combined observations, two focus groups (with young dancers who used manual wheelchairs and with professional dancers without disabilities), and evaluation of wheelchair skills and confidence. Data analyses included deductive thematic analysis guided by the Quality Parasport Participation Framework, merged with pre–post comparisons in wheelchair skills and confidence. Three young female dancers were 11, 12 and 15 years of age and three professional female dancers were 22, 27 and 27 years of age. Emergent themes included skill mastery, belongingness, and supportive environments. There were improvements in wheelchair skills and confidence (16.7%, 19.4%, 16.7%; 0.8%, 11.4%, 4.5%, respectively). Participants described overall positive experiences with the dance camp and perceived enhanced skills and confidence. This study advances knowledge about innovative approaches to integrate wheelchair skills training for young people. Future larger-scale controlled studies are needed to determine efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».