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Enregistrement W2109264111 · doi:10.1177/0042098014528393

The ‘constant size neighbourhood trap’ in accessibility and health studies

2014· article· en· W2109264111 sur OpenAlex
Julie Vallée, Guillaume Le Roux, Basile Chaix, Yan Kestens, Pierre Chauvin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueUniversité de MontréalCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Metropolitan areaGeographyInequalityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In literature on neighbourhood effects and resources accessibility, the number of neighbourhood resources to which residents may have access are often estimated from spatial units whose constant size fails to account for unique ways residents experience their neighbourhoods. To investigate this ‘constant size neighbourhood trap’, we compared numbers of healthcare resources included in Constant Size Buffers (CSBs) and in Perceived Neighbourhood Polygons (PNPs) from cognitive neighbourhood data collected among 653 residents of the Paris metropolitan area. We observed that residents of deprived and peripheral areas had smaller PNPs than their counterparts. Studying residents assessments of the quantity of neighbourhood practitioners, we then assessed the validity of using PNPs rather than CSBs to estimate number of neighbourhood resources. Lastly, resource inequalities across the Paris metropolitan area were found to be far wider when considering PNPs rather than CSBs. Using constant neighbourhood delineation can lead to inaccurately measured individual accessibility to neighbourhood resources and to downplay the extent of inequalities in urban resources.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,317 · 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