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Enregistrement W2788333288 · doi:10.1186/s12966-018-0650-z

Development and reliability of a streetscape observation instrument for international use: MAPS-global

2018· article· en· W2788333288 sur OpenAlexaff
Kelli L. Cain, Carrie M. Geremia, Terry L. Conway, Lawrence D. Frank, James E. Chapman, Eric H. Fox, Anna Timperio, Jenny Veitch, Delfien Van Dyck, Hannah Verhoeven, Rodrigo Siqueira Reis, Alexandre Augusto de Paula da Silva, Ester Cerin, Robin R. Mellecker, Ana Queralt, Javier Molina‐García, James F. Sallis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Health and Medical Research CouncilWellcome TrustAustralian Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésWalkabilityResidenceIntraclass correlationReliability (semiconductor)Observational studyBuilt environmentScale (ratio)GeographyPedestrianPsychologyApplied psychologyPhysical activityStatisticsMedicineDemographyPsychometricsCartographyMathematicsClinical psychologyPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Relationships between several built environment factors and physical activity and walking behavior are well established, but internationally-comparable built environment measures are lacking. The Microscale Audit of Pedestrian Streetscapes (MAPS)-Global is an observational measure of detailed streetscape features relevant to physical activity that was developed for international use. This study examined the inter-observer reliability of the instrument in five countries. METHODS: MAPS-Global was developed by compiling concepts and items from eight environmental measures relevant to walking and bicycling. Inter-rater reliability data were collected in neighborhoods selected to vary on geographic information system (GIS)-derived macro-level walkability in five countries (Australia, Belgium, Brazil, Hong Kong-China, and Spain). MAPS-Global assessments (n = 325) were completed in person along a ≥ 0.25 mile route from a residence toward a non-residential destination, and a commercial block was also rated for each residence (n = 82). Two raters in each country rated each route independently. A tiered scoring system was created that summarized items at multiple levels of aggregation, and positive and negative valence scores were created based on the expected effect on physical activity. The intraclass correlation coefficient (ICC) was computed for scales and selected items using one-way random models. RESULTS: Overall, 86.6% of individual items and single item indicators showed excellent agreement (ICC ≥ 0.75), and 13.4% showed good agreement (ICC = 0.60-0.74). All subscales and overall summary scores showed excellent agreement. Six of 123 items were too rare to compute the ICC. The median ICC for items and scales was 0.92 with a range of 0.50-1.0. Aesthetics and social characteristics showed lower ICCs than other sub-scales, but reliabilities were still in the excellent range (ICC ≥ 0.75). CONCLUSION: Evaluation of inter-observer reliability of MAPS-Global across five countries indicated all items and scales had "good" or "excellent" reliability. The results demonstrate that trained observers from multiple countries were able to reliably conduct observations of both residential and commercial areas with the new MAPS-Global instrument. Next steps are to evaluate construct validity in relation to physical activity in multiple countries and gain experience with using MAPS-Global for research and practice applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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

Citations83
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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