AN EVALUATION OF GOOGLE STREET VIEW AS AN ENVIRONMENTAL DATA SOURCE FOR CONDUCTING PARK AUDITS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION In Canada, physical inactivity is responsible for an estimated $6.8 billion of direct and indirect health care costs. Many adults do not accrue the levels of physical activity necessary to ensure optimal health benefits. Growing evidence suggests that the built environment, including convenient access to high quality public open space, has the potential to influence physical activity. Google Street View (GSV) has been shown to be a feasible data source for auditing community walkability and recreational facilities; however, few studies have taken advantage of GSV to audit public open space and park specific features that can influence physical activity. This study evaluates the feasibility, reliability, and validity of conducting virtual park audits using environmental park attribute data sourced from GSV. METHODS Parks (n=34) were purposively sampled from 11 neighbourhoods with differing socioeconomic status (low, low-medium, high- medium, and high) and urban form (grid, warped-grid, and curvilinear street patterns). The Public Open Space Tool (POST; adapted to the Canadian context) was used to measure the quality of each park in terms of supporting physical activity behaviour. Two raters systematically audited parks using the POST via GSV and Google Maps aerial image at two time points (ten days between each audit round). Raters’ combined GSV audit data was compared at time one and time two using Kappa coefficients, intraclass correlations (ICC) and percent of overall agreement (POA) to evaluate intra-rater reliability. Inter-rater reliability was determined by comparing the raters’ time two GSV audit data. RESULTS Intra-rater reliability for all POST items using GSV audits were poor to excellent (POA = 70.6-100% and kappa/ICC = 0.32-1.00). Inter-rater reliability for POST items also ranged from poor to excellent (POA = 52.9-100% and kappa/ICC = 0.10-1.00). Concurrent validity of GSV compared with aerial image audits also ranged from poor to excellent (POA = 63-100% and kappa/ ICC = 0.12-1.00). GSV audits took an average of 13±4 minutes, while aerial image audits took 7±2 minutes, to complete. CONCLUSIONS GSV is a potentially reliable and valid method for conducting park audits. Most POST items had good to excellent intra- and inter-rater agreement, as well as adequate concurrent validity with the aerial image audits. GSV audit times in this study were comparable to those found elsewhere. Findings suggest that conducting virtual park audits with the POST using GSV data is a feasible, reliable, and valid approach.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,219 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».