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Enregistrement W2318758427 · doi:10.1080/17549175.2014.990916

Improving walkability for seniors through accessibility to food stores: a study of three areas of Greater Montreal

2014· article· en· W2318758427 sur OpenAlexafffundabout
Paula Negron-Poblete, Anne‐Marie Séguin, Philippe Apparicio

Notice bibliographique

RevueJournal of Urbanism International Research on Placemaking and Urban Sustainability · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du MaineInstitut national de la recherche scientifiqueUniversité Laval
Mots-clésWalkabilityPedestrianTransport engineeringPublic transportScale (ratio)GeographyBusinessBuilt environmentEngineeringCivil engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aging of suburbs requires that pedestrian accessibility be favored in this type of environment, because walking is a key element in the quality of life of seniors. This article analyzes the potential for accessibility by foot in three inner suburbs of the Greater Montreal Area. Accessibility was calculated using walking distances throughout the street network. This analysis was complemented by an observation of physical-spatial characteristics likely to affect walking among seniors. Pedestrian accessibility is influenced not only by long travel distances but also by various obstacles that result from land-use decisions in favor of motorized travel on a regional scale. This article reveals the necessity for urban planners to find a balance between local accessibility by foot and public transit, and regional accessibility by motorized transport.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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