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Enregistrement W2029550617 · doi:10.1016/j.healthplace.2012.04.014

The relationship between cluster-analysis derived walkability and local recreational and transportation walking among Canadian adults

2012· article· en· W2029550617 sur OpenAlexafffundabout
Gavin R. McCormack, Christine M. Friedenreich, Beverly A. Sandalack, Billie Giles‐Corti, Patricia K. Doyle–Baker, Alan Shiell

Notice bibliographique

RevueHealth & Place · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWalkabilityPedestrianRecreationGeographyCluster (spacecraft)Transport engineeringPoison controlLevel designHuman factors and ergonomicsDemographyEnvironmental healthPhysical activityGerontologyMedicineComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationEngineeringSociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the association between objectively-assessed neighborhood walkability and local walking among adults. Two independent random cross-sectional samples of Calgary (Canada) residents were recruited. Neighborhood-based walking, attitude towards walking, neighborhood self-selection, and socio-demographic characteristics were captured. Built environmental attributes underwent a two-staged cluster analysis which identified three neighborhood types (HW: high walkable; MW: medium walkable; LW: low walkable). Adjusting for all other characteristics, MW (OR 1.40, p < 0.05) and HW (OR 1.34, approached p < 0.05) neighborhood residents were more likely than LW neighborhood residents to participate in neighborhood-based transportation walking. HW neighborhood residents spent 30-min/wk more on neighborhood-based transportation walking than both LW and MW neighborhood residents. MW neighborhood residents spent 14-min/wk more on neighborhood-based recreational walking than LW neighborhood residents. Neighborhoods with a highly connected pedestrian network, large mix of businesses, high population density, high access to sidewalks and pathways, and many bus stops support local walking.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations77
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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