A direct observation method for auditing large urban centers using stratified sampling, mobile GIS technology and virtual environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the expansion and growth of research on neighbourhood characteristics, there is an increased need for direct observational field audits. Herein, we introduce a novel direct observational audit method and systematic social observation instrument (SSOI) for efficiently assessing neighbourhood aesthetics over large urban areas. METHODS: Our audit method uses spatial random sampling stratified by residential zoning and incorporates both mobile geographic information systems technology and virtual environments. The reliability of our method was tested in two ways: first, in 15 Ottawa neighbourhoods, we compared results at audited locations over two subsequent years, and second; we audited every residential block (167 blocks) in one neighbourhood and compared the distribution of SSOI aesthetics index scores with results from the randomly audited locations. Finally, we present interrater reliability and consistency results on all observed items. RESULTS: The observed neighbourhood average aesthetics index score estimated from four or five stratified random audit locations is sufficient to characterize the average neighbourhood aesthetics. The SSOI was internally consistent and demonstrated good to excellent interrater reliability. At the neighbourhood level, aesthetics is positively related to SES and physical activity and negatively correlated with BMI. CONCLUSION: The proposed approach to direct neighbourhood auditing performs sufficiently and has the advantage of financial and temporal efficiency when auditing a large city.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».