Developing Evidence-Informed Recommendations for the Management of Parasport Classification Using the AGREE II Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Sport administrators hold responsibility for implementing and managing parasport classification systems within national sport federations, yet they have called for guidance on how best to learn about and manage classification. This paper describes a consensus-based process, informed by the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II instrument of developing novel, evidence-informed recommendations for the management of classification by national sport federations. A consensus panel (N = 8) reviewed extant research on classification, shared first-hand knowledge and expert opinion of the subject, and formulated the recommendations. Seven recommendations resulted, each accompanied by specifics such as who, how, and when to implement them. External knowledge users (N = 37) provided additional feedback on the draft recommendations. These recommendations serve to advance the systematic management of classification across Canadian national sport federations. Additionally, this work provides guidance on how to utilize the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II Instrument when collaborating with parasport practitioners, thus bridging the gap between knowledge creation and implementation.
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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 | 0,469 | 0,667 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».