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Enregistrement W2078688856 · doi:10.3390/ijerph110201233

Relating Built Environment to Physical Activity: Two Failures to Validate

2014· article· en· W2078688856 sur OpenAlexafffundabout
Donald Schopflocher, E. VanSpronsen, Candace I. J. Nykiforuk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésScale (ratio)Built environmentTest (biology)Physical activitySimilarity (geometry)Computer scienceApplied psychologyPsychologyEngineeringArtificial intelligenceMedicineGeographyPhysical medicine and rehabilitationCartographyEcologyCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Irvine-Minnesota Inventory (IMI) is an audit tool used to record properties of built environments. It was designed to explore the relationships between environmental features and physical activity. As published, the IMI does not provide scoring to support this use. Two papers have since been published recommending methods to form scales from IMI items. This study examined these scoring procedures in new settings. IMI data were collected in two urban settings in Alberta in 2008. Scale scores were calculated using the methods presented in previous papers and used to test whether the relationships between IMI scales and walking behaviors were consistent with previously reported results. The scales from previous work did not show expected relationships with walking behavior. The scale construction techniques from previous work were repeated but scales formed in this way showed little similarity to previous scales. The IMI has great potential to contribute to understanding relationships between built environment and physical activity. However, constructing reliable and valid scales from IMI items will require further research.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,411
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,411
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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