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Enregistrement W2754121288 · doi:10.3141/2661-02

Using Embodied Videos of Walking Interviews in Walkability Assessment

2017· article· en· W2754121288 sur OpenAlexaff
Geoffrey A. Battista, Kevin Manaugh

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWalkabilityPedestrianEmbodied cognitionBuilt environmentPerceptionApplied psychologyGeospatial analysisLevel designPsychologyScope (computer science)Perspective (graphical)Computer scienceTransport engineeringHuman–computer interactionEngineeringGeographyCivil engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between the built environment and pedestrian travel behavior has inspired many geospatial-based and audit-based indexes for assessing the extent to which an environment is walkable. However, recent research suggests that their accuracy in predicting travel behavior varies depending on the characteristics of the populations being studied—a limitation especially pertinent for those who walk because they lack viable transportation alternatives. Examining the broader scope of walking determinants and mediators from the pedestrian perspective can take into account the mismatch between travel behavior and embodied experience. Social geography provides theoretical avenues for co-analyzing environmental and personal characteristics, while methodological and technological innovations provide ways of placing these theories into practice. A walking interview procedure supported by embodied video recording technology and sedentary interviews was designed to assess the walking environment according to residents’ unique perspectives of their neighborhoods. The walking interview allows for real-time engagement with pedestrians as they experience the environment, while video recording of these engagements offers sensory data that the researcher may use to interpret pedestrian statements and to draw retrospective conclusions. Aided by preceding sedentary interviews, the walking interview also illuminates how a pedestrian’s personal characteristics influence his or her perception of the built and social environment. It was concluded that, as designed, the procedure is well suited to support conventional walkability assessment tools by revealing how pedestrians’ characteristics and recollections shape their engagement with 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,278
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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