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Enregistrement W2941925383 · doi:10.1177/1533317519844046

Cognitive Function of Elderly Persons in Japanese Neighborhoods: The Role of Street Layout

2019· article· en· W2941925383 sur OpenAlexaff
Mohammad Javad Koohsari, Tomoki Nakaya, Gavin R. McCormack, Ai Shibata, Kaori Ishii, Akitomo Yasunaga, Koichiro Oka

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésCognitionOddsAssociation (psychology)GerontologyGeocodingPsychologyMetric (unit)Physical activityMedicineGeographyPhysical medicine and rehabilitationLogistic regressionPsychiatryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aims of this study were to examine (a) associations of two metric and space syntax measures of street layout with the cognitive function of Japanese older adults and (b) the extent to which objectively assessed physical activity mediated such associations. METHODS: Cross-sectional data from 277 older adults who lived in Japan were used. Street layout attributes were objectively calculated for each participant's geocoded home location. The Mini-Mental State Examination was used to evaluate cognitive function. Physical activity was objectively assessed with accelerometers. RESULTS: There was a statistically significant negative association between street integration and the odds of having cognitive impairment. Objectively assessed physical activity did not attenuate this relationship. CONCLUSIONS: Our findings provide unique evidence regarding the importance of the topological aspects of street layouts in (re)designing neighborhoods to support mental illness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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