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Enregistrement W4417477099 · doi:10.1080/14927713.2025.2601519

Reclaiming recreation: leveraging a participatory mapping approach for effective recreational PA advocacy

2025· article· en· W4417477099 sur OpenAlexafffundvenueabout
Madeleine D. Sheppard-Perkins, N. W. Simpson, Tomoko McGaughey, Lyndsay Hayhurst, Francine Darroch

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésRecreationCitizen journalismKey (lock)Participatory action researchAgency (philosophy)Work (physics)Citizen science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief report presents a feminist participatory mapping initiative addressing inequities in recreational physical activity (PA) access within a social housing community in [municipality], Canada, with a focus on methodological innovation and advocacy outcomes. Using an intersectional geography lens, the project conceptualized ‘recreational PA deserts’ as areas where environmental, social, and policy barriers restrict access to health-promoting spaces. Conducted with [community-based organization], the initiative combined community move-throughs, sketch mapping, interviews, data scans, and digital cartography to identify barriers and co-create an advocacy story map. Embedded within a broader evaluation of trauma- and violence-informed physical activity programmes, the project emphasized community leadership throughout. Key findings highlighted poor infrastructure, safety concerns, and transportation barriers as major obstacles despite strong community interest in recreational PA. Outcomes included new funding for intergenerational programming and municipal investment in infrastructure. This brief paper contributes to leisure studies by demonstrating how participatory mapping can be used to identify recreational PA barriers and mobilize community-led advocacy for infrastructure and policy change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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