Liens entre la pratique sportive, la santé physique et mentale et les troubles du comportement chez les personnes présentant une déficience intellectuelle
Bibliographic record
Abstract
Les personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) présentent plus de problèmes de santé et plus de troubles du comportement que la population générale. L’activité physique pourrait influencer la santé physique et mentale et la manifestation de troubles du comportement chez les personnes présentant une DI, ce que documentera cette thèse. Le premier objectif visait à comparer l’état de santé physique et mentale d’athlètes participant aux Jeux d’été d’Olympiques spéciaux Québec, à celui de la population présentant une DI active et inactive. Les données des groupes de comparaison, soit celles de la population présentant une DI, proviennent de la base de données d’un projet de la Chaire de recherche en déficience intellectuelle et troubles du comportement (État de santé des personnes présentant une déficience intellectuelle au Québec). Les données sur les athlètes ont été recueillies via des questionnaires complétés par 122 parents présents lors des Jeux d’été d’Olympiques spéciaux Québec, pour un échantillon total de 623 participants. Les résultats ont permis de constater que les athlètes et les personnes actives présentant une DI ne diffèrent que très peu sur le plan de la santé physique et mentale, alors que les personnes inactives présentant une DI ont plus de problèmes de santé et plus de troubles du comportement que les deux autres groupes. Le second objectif consistait à déterminer les liens entre la pratique sportive et la santé physique et mentale chez les personnes avec une DI. Quelques différences sont trouvées quant à l’état de santé selon la fréquence et l’intensité de l’activité physique. Les résultats ont démontré que les personnes avec une DI qui présentent plus de conditions de santé et plus de limitations adaptatives semblent faire moins d’activité physique que celles qui sont en meilleure santé. Le troisième objectif avait pour but d’identifier les liens entre la pratique sportive et les troubles du comportement (TC). Les données indiquent que l’âge et le sexe influencent la fréquence et la sévérité de certains types de TC. Par contre, le niveau de sévérité de la DI n’influence pas la fréquence ou la sévérité des TC. De plus, cette étude n’a détecté aucune différence significative quant à la manifestation de TC en fonction de la fréquence de l’activité physique. Pour ce qui est des liens entre les TC et l’intensité de l’activité physique, d’autres recherches sont nécessaires. Dans son ensemble, cette thèse permet de formuler des recommandations en matière d’activité physique, recommandations qui peuvent être adaptées aux personnes présentant une DI et des TC. Ces recommandations proposent des stratégies et des interventions susceptibles d’améliorer l’état de santé et de réduire la fréquence des TC. Le fait de dresser un portrait de l’état de santé des personnes présentant une DI favorise une meilleure connaissance de leurs besoins, ce qui augmente les chances de développer des programmes sportifs mieux adaptés. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : activité physique, déficience intellectuelle, Olympiques spéciaux, santé, sport
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".