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Enregistrement W4404568065 · doi:10.1080/16078055.2024.2413069

Accessibility of national parks and other natural protected areas for people with disabilities: a scoping review of the academic literature

2024· review· en· W4404568065 sur OpenAlexaff
Mark Weiler, Alison Whiting, Waqas Sajid, Neha Dewan, Tilak Dutta

Notice bibliographique

RevueWorld Leisure Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteWilfrid Laurier UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)GeographyRegional scienceEnvironmental planningSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National parks and protected wilderness areas provide benefits through leisure activities to many. Yet, many people with disabilities are unable to experience these benefits because of barriers. Therefore, it is important to understand how to improve access to these spaces for people with disabilities. The objective of this study is to identify barriers and facilitators to accessibility in national parks and protected natural areas. Using a scoping review methodology, we searched eighteen academic databases and found 44 sources meeting our eligibility criteria. Our findings include tables that map the literature by publication year, types of disabilities, specific national parks, park activities, and areas of barriers and facilitators. From these sources, we also identified twelve themes, with thought-provoking ones for us including providing relevant information about the accessibility of parks to potential visitors, effective stakeholder relationships, and facilitating mediated experiences for people who cannot visit parks. A considerable gap in the literature is that many impairments or conditions are either recognized infrequently or not at all. Future research is encouraged to study how a broader range of people with disabilities experience national parks and protected areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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