Breaking Barriers: Enhancing Sports Participation for Learners with Physical Disabilities in Vhembe District’s Special Schools
Notice bibliographique
Résumé
Amongst recorded benefits, sports and recreation activities increase physical movement and mobility. They also improve fitness and flexibility, which promotes a greater range of motion and causes of movement for people with physical disabilities. This study aimed to identify the challenges faced by learners with physical disabilities while participating in sports and recreation activities at selected special schools in the Vhembe District of South Africa. A qualitative approach using a descriptive survey was employed to provide an accurate portrayal of the opinions, beliefs, and knowledge of learners who participate in sports and recreation. A focus group discussion was conducted with 44 learners (22 boys and 22 girls) with physical disabilities at selected special schools in Vhembe District, and one face-to-face interview was carried out with the sports master from the selected special school in the Vhembe District. Data analysis was conducted thematically to identify patterns in challenges faced by learners with physical disabilities when engaging in sports activities at special schools in the Vhembe District. Results indicated that learners participating in various sporting activities gain numerous benefits, but they are also exposed to social, physiological, and physical challenges. Learners view these challenges as barriers to furthering their interest in sports and recreation activities. There is a need to design and implement an awareness programme for all learners with different types of disabilities to enable them to interact with others without discrimination. Keywords: Sports Participation, Physical disabilities, Special schools, Barriers and Challenges
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».