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Enregistrement W2108024864 · doi:10.1123/japa.2014-0004

Spatial Measurement of Mobility Barriers: Improving the Environment of Community-Dwelling Older Adults in Taiwan

2014· article· en· W2108024864 sur OpenAlexfundno aff
Yen-Jong Chen, Rodney H. Matsuoka, Kun-Cheng Tsai

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cheng Kung UniversityNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of Lethbridge
Mots-clésWalkabilityFear of fallingEnvironmental healthGerontologySpace syntaxPublic transportBuilt environmentBusinessGeographyPsychologyPhysical activityTransport engineeringPoison controlMedicineHuman factors and ergonomicsPhysical medicine and rehabilitationEngineeringCivil engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobility barriers can impede physical activity, increase the fear of falling, and pose a threat to the ability of older adults to live independently. This study investigated outdoor mobility barriers within a nonretirement public housing community located in Tainan, Taiwan. Site observations and interviews with older adult residents determined that parked motor scooters, potted plants, the rubber tiles of play areas, and a set of steps were the most important barriers. In addition, the space syntax parameters of control value and mean depth were effectively able to quantitatively measure improvements in walkability resulting from the hypothesized removal of these four barriers. These measures of improved walkability can be included in a cost-benefit analysis of spatial improvement factors to help policymakers address the mobility and accessibility needs of older adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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