Understanding How a Public Transportation Network Training Program Can Improve the Self-Efficacy, Satisfaction and Experience of Community Mobility Among People with Disabilities: A Mixed Methods Research
Notice bibliographique
Résumé
The Réseau de transport de la Capitale (RTC), Quebec City’s public transportation provider, has launched a training program to enhance skills and self-efficacy for using the bus, including training for people with disabilities: “Service d’accompagnement en mobilité intégrée (SAMI)”. This pre-post study with a convergent mixed approach aimed to evaluate the influence of the SAMI program (P-SAMI) on transportation self-efficacy, mobility and satisfaction with the bus use among people with disabilities. The study also explored people with disabilities’ experiences and perceptions with the P-SAMI and bus use. The P-SAMI was delivered, and questionnaires and semi-structured interviews were completed before and after P-SAMI. Paired t-tests, Wilcoxon tests, and deductive thematic analyses were performed. Thirty-three participants (53.7 ± 14.9 years-of-age) showed statistically significant gains in transportation self-efficacy (p < 0.01) and satisfaction with bus use (p < 0.01), with no statistically significant differences in mobility (p > 0.05). Qualitative findings confirmed enhanced transportation self-efficacy and satisfaction with bus use, with participants reporting using buses to carry out some daily activities. The P-SAMI shows promise for improving transportation self-efficacy and satisfaction with using the bus, with the potential to enhance participation in daily activities. Controlled trials should be conducted in the future to test the effectiveness of transportation training for people with disabilities.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».