Inclusive Play Programming Options for Accessible Playgrounds in Pediatric Health Care and Education Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disabled children benefit from play but often participate in fewer play activities. There has been a recent shift toward building more accessible playgrounds, but little attention has been given to creating programming options to leverage this play infrastructure, diversify its usage, and create more inclusive play experiences.Objectives: This study aimed to understand the accessible playground programming needs and preferences of disabled children and their parents, as well as education and rehabilitation professionals, to produce well-informed recommendations for developing programming options that will diversify and increase accessible playground usage. Methods: Two disabled children, two parents, five rehabilitation professionals, and five education professionals participated in this study. Semi-structured interviews and a draw-and- write activity were used to gain insight into participants’ programming needs, preferences, and recommendations. Results: Study findings suggest that physical design changes and creative programming can be implemented on accessible playgrounds to support education, rehabilitation, and recreational activities to create fun, engaging, and inclusive play environments. Conclusion: Physical design changes informed by playground users can enhance the inclusivity of accessible playgrounds and help support the implementation of accessible playground programming. Developing education and rehabilitation related playground programs can help to improve disabled children’s motivation to achieve education and rehabilitation goals. Keywords: accessibility, ableism, childhood, disability, education, playground, programming, rehabilitation
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».