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Enregistrement W2119417193 · doi:10.1123/japa.2013-0047

Agreement Between Virtual and In-the-Field Environment Audits of Assisted Living Sites

2014· article· en· W2119417193 sur OpenAlexafffundabout
Anna M. Chudyk, Meghan Winters, Erin Gorman, Heather McKay, Maureen C. Ashe

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAuditField (mathematics)Assisted livingBusinessPsychologyEnvironmental scienceMedicineNursingAccountingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated the use of Google Earth's Street View option to audit the presence of built environment features that support older adults' walking. Two raters conducted virtual (Street View) and in-the-field audits of 48 street segments surrounding urban and suburban assisted living sites in metropolitan Vancouver, BC, Canada. The authors determined agreement using absolute agreement. Their findings indicate that Street View may identify the presence of features that promote older adults' walking, including sidewalks, benches, public washrooms, and destinations. However, Street View may not be as reliable as in-the-field audits to identify details associated with certain items, such as counts of trees or street lights; presence, features, and height of curb cuts; and sidewalk continuity, condition, and slope. Thus, the appropriateness of virtual audits to identify microscale built environment features associated with older adults' walking largely depends on the purpose of the audits-specifically, whether the measurer seeks to capture highly detailed features of the built environment.

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)0,001
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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