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Enregistrement W7117455795 · doi:10.1080/14733285.2025.2605626

Storying the inclusive playground experiences of families of disabled and non-disabled children

2025· article· en· W7117455795 sur OpenAlexaff
Carolyn A. Millar, Allison Bihari, Jennifer Leo, Ronald Buliung, Timothy Ross, Celina H. Shirazipour, Latimer-Cheung Amy, Kelly P. Arbour-Nicitopoulos

Notice bibliographique

RevueChildren s Geographies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensQueen's UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJumpstart
Mots-clésNarrativeQualitative researchEmbodied cognitionInclusion (mineral)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Playgrounds are proposed by scholars to hold a critical role in children’s health and sense of belonging. However, the built and social environments of playgrounds are often not prioritized for the full inclusion of disabled children. In this study, we explore ableism in children’s geographies of play through the research question, ‘What does the play journey look and feel like for families of disabled and non-disabled children on playgrounds that are intentionally designed for disability inclusion?’ Interviews with disabled and non-disabled children and their families (parents and siblings) at four playgrounds were used to produce a storied account of the nuances of the playground visit for families of disabled children. The story plot was determined using a digital storyboard process, thematic analysis, and collaborative writing that include three themes: parent labour, family connections, and rich play experiences. Central to the story is a relational experience of disability inclusion on playgrounds; one in which all members of the community, and not solely families experiencing childhood disability, are responsible for facilitating. Future directions include education and awareness raising among non-disabled families and the broader community for inclusion in public play spaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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