Optimizing staff and volunteer training at community-based exercise programs for persons with disabilities across Canada: A content analysis of quality participation being fostered in program training
Notice bibliographique
Résumé
Community-based exercise programs (CBEPs) are promising avenues for enhancing exercise participation among persons with disabilities. The positive subjective experience of exercise participation (ie., quality participation (QP)) is important for sustained participation and enhancement to quality of life. Strategies for bolstering QP in CBEPs have been explored in previous research, but little is known about how program providers (i.e., staff, students, and volunteers) are being trained to foster experiential elements of QP (i.e., autonomy, belongingness, challenge, engagement, mastery, and meaning) for participants. The purpose of this study was to conduct an environmental scan of CBEP training materials for program providers to analyze for elements and strategies of QP that are being fostered. From a community of practice of Canadian CBEPs, 10 CBEPs provided training materials and additional information about training protocols through an online survey. Training materials were analyzed for elements and strategies of QP using dual deductive coding with an existing QP framework and strategy matrix. Frequency counts were calculated. Mastery strategies were coded most frequently across training materials and engagement strategies were least frequently coded. In a single program with unique training materials for all three provider types, belongingness, challenge, and mastery were consistently emphasized. Program materials contained a mean of 4.25/6 elements of QP, only one program covered all six elements across their training. Findings provide insight into how CBEPs currently integrate QP into program training, and this knowledge may contribute to establishing a national gold-standard training curriculum that emphasizes QP in CBEPs for persons with disabilities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».