Towards the identification of a neighbourhood park typology : a conceptual and methodological exploration
Notice bibliographique
Résumé
Peu d’études ont évalué les caractéristiques des parcs pouvant encourager l’activité physique spécifiquement chez les jeunes. Cette étude vise à estimer la fiabilité d’un outil d’observation des parcs orienté vers les jeunes, à identifier les domaines conceptuels des parcs capturés par cet outil à l’aide d’une opérationnalisation du modèle conceptuel des parcs et de l’activité physique et à identifier différents types de parcs. Un total de 576 parcs ont été évalués en utilisant un outil d’évaluation des parcs. La fiabilité intra-juges et la fiabilité inter-juges de cet outil ont été estimées. Une analyse exploratoire par composantes principales (ACP) a été effectuée en utilisant une rotation orthogonale varimax et les variables étaient retenues si elles saturaient à ≥0.3 sur une composante. Une analyse par grappes (AG) à l’aide de la méthode de Ward a ensuite été réalisée en utilisant les composantes principales et une mesure de l’aire des parcs. L’outil était généralement fiable et l’ACP a permis d'identifier dix composantes principales qui expliquaient 60% de la variance totale. L’AG a donné un résultat de neuf grappes qui expliquaient 40% de la variance totale. Les méthodes de l’ACP et l’AG sont donc faisables avec des données de parcs. Les résultats ont été interprétés en utilisant l’opérationnalisation du modèle conceptuel.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».