Bibliographic record
Abstract
Introduction et objectifs La prescription d’activité physique se positionne comme un outil de promotion d’un style de vie actif auprès des malades chroniques (Inserm, 2019). Si les effets positifs apportés par ce type de prise en charge physique sont largement reconnus (Thornton et al., 2016), certaines limitations laissent à penser que l’éducateur physique est à même de jouer un rôle important au sein de ce dispositif (Meriwether, Lee, Lafleur & Wiseman, 2008). L’objectif de cette étude de cas est donc d’identifier l’impact d’un dispositif de prescription d’activité physique sur les facteurs physiques et motivationnels des participants et des intervenants. Méthodologie Trois éducateurs physiques ainsi que 19 patients malades chroniques ayant pris part au programme Sport sur Ordonnance à Chaudfontaine ont été suivis durant une période de 6 mois. La condition physique (Rikli & Jones, 2001), la qualité de vie (Ware & Sherbourne, 1992) et le niveau d’activité physique ont été évalués chez les patients avant (T0), pendant (T3) et après (T6) leur prise en charge. Les représentations et les motivations des patients et des intervenants ont été interrogés sous la forme d’entretiens semi-structurés à T0 et à T6. Résultats et discussion Au terme de la prise en charge, des améliorations significatives de la condition physique des patients ont été constatées. Les connaissances et représentations sont assez imprécises, même chez les intervenants. Le dispositif s’avère motivant et adapté à la demande des participants mais les intervenants soulignent quelques barrières, telle que le manque de communication vers les médecins et vers les structures sportives locales pouvant permettre au participant de poursuivre sa pratique d’activité physique au-delà du dispositif. Conclusions et perspectives Le dispositif Sport sur Ordonnance étudié semble adapté mais devrait encore se développer pour mieux soutenir l’engagement et le développement de l’autonomie dans une pratique qui a du sens pour le participant et qu’il pourra poursuivre sur le long terme. Références bibliographiques Inserm (2019). Activité physique. Prévention et traitement des maladies chroniques. Éditions EDP Sciences. Collection Expertise Collective. Meriwether, R.A., Lee, J.A., Lafleur, A.S., & Wiseman, P. (2008). Physical activity counseling. American Family Physician, 77(8), 1129-36. Rikli, RE. & Jones, C.J. (2001). Senior Fitness Test Manual. Champaign, IL: Human Kinetics. Thornton, J.S., Frémont., P., Khan., K. et al. (2016). Physical activity prescription: a critical opportunity to address a modifiable risk factor for the prevention and management of chronic disease: a position statement by the Canadian Academy of Sport and Exercise Medicine. British Journal of Sports Medicine 50, 1109-1114. Ware, J.E., & Sherbourne, C.D. (1992). The MOS 36-item short-form health survey (SF-36). Conceptual framework and item selection. Medical Care, 30(6), 473-83.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.507 | 0.306 |
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".