A Mapping Review of Existing Tools to Assess Physical Qualities of Manual Wheelchair Users
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessment of physical competencies is one way to enhance uptake and maintain participation in a leisure-time physical activity (LTPA) for manual wheelchair (MWC) users. Weineck’s model explains physical competencies through eight physical qualities. The use of this model may influence MWC users’ motivation for participation in LTPA. The aim of this study was to identify and categorize existing assessment tools designed for MWC users of physical qualities (strength, speed, power, muscular endurance, cardiovascular endurance, balance, and flexibility). Methods: A mapping review was conducted following the “Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA)” guidelines. Two reviewers selected articles that documented assessment tools for the physical qualities of MWC users. Tools were extracted from each article to categorize them in a list. Results: A total of 149 articles that contained assessments of physical qualities were included in the review. A total of 97 assessment tools were extracted and categorized according to the eight physical qualities. Conclusions: These assessments are categorized into physical qualities that would facilitate the creation of test batteries aimed at assessing physical qualities in MWC users. This study is the first step in the construction of a test battery to assess the physical qualities of MWC users.
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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 | 0,019 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».