Examining the Relationship between Park Neighborhoods, Features, Cleanliness, and Condition with Observed Weekday Park Usage and Physical Activity: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little research has comprehensively explored how park features, quality indicators, and neighborhood environments are associated with observed park usage and physical activity (PA). This case study examined whether weekday park usage and PA differ by neighborhood type, across numerous categories of park features, and according to park feature condition and cleanliness. Methods: Direct observation was used to capture the number of users and PA levels within 143 park features in 6 parks (3 urban, 3 suburban) over the course of six weeks. Audits of park environments assessed the type, condition, and cleanliness of all features and amenities. Results: Urban parks experienced greater usage, but a higher proportion of sedentary users than suburban parks. Usage and PA levels differed across types of park features, with splash pads, pools, paths, and play structures having the greatest proportion of active users. Usage did not differ by park feature condition and cleanliness, but greater condition and cleanliness were generally associated with higher PA levels. Conclusions: Factors such as neighborhood context, types of park features, and condition and cleanliness can impact park usage and PA levels and should be targets for researchers and planners aiming to foster more user-friendly and active neighborhood park environments.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».