Stresscapes: validating linkages between place and stress expression on social media
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how individuals and groups perceive their surroundings and how different physical and social environments may influence their state-of-mind has intrigued re-searchers for some time. Much of this research has focused on investigating\nwhy certain natural and human-built places can engender specific emotive responses\n(e.g. fear, disgust, joy, etc.) and, by extension, how these responses can be considered in placemaking activities such as urban planning and design. Developing a better understanding of the linkages between place and emotional state is challenging in part because both cognitive processes and the concept of place are complex, dynamic\nand multi-faceted and are mediated by a\nconfluence of contextual, individual and social processes. There is evidence to suggest that social media data produced by individuals in situ and in near real-time may provide novel insights into the nature and dynamics of individuals’ responses\nto their surroundings. The explosion\nof user-generated digital data and the sensorization of environments, especially in urban settings, provide opportunities to build knowledge of place and state-of-mind linkages that will inform the design and promotion of vibrant placemaking by individuals and communities. In this paper we present a novel study, to be undertaken\nthis summer within the Greater Toronto\narea in Canada, with 140 recruited participants who are frequent, geo-tagging, Twitter users. The goal of the study will be to assess emotional, acute and chronic stress experienced in urban built-environments and as expressed during\ndaily activities. An existing automated semantic natural language processing tool will be validated through this study, and it is hoped that the methodology developed can be extrapolated to other urban environments as well, with a second validation study already planned to take place next year in London, United Kingdom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».