Assessing the micro-scale environment using Google Street View: the Virtual Systematic Tool for Evaluating Pedestrian Streetscapes (Virtual-STEPS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Altering micro-scale features of neighborhood walkability (e.g., benches, sidewalks, and cues of social disorganization or crime) could be a relatively cost-effective method of creating environments that are conducive to active living. Traditionally, measuring the micro-scale environment has required researchers to perform observational audits. Technological advances have led to the development of virtual audits as alternatives to observational field audits with the enviable properties of cost-efficiency from elimination of travel time and increased safety for auditors. This study examined the reliability of the Virtual Systematic Tool for Evaluating Pedestrian Streetscapes (Virtual-STEPS), a Google Street View-based auditing tool specifically designed to remotely assess micro-scale characteristics of the built environment. METHODS: We created Virtual-STEPS, a tool with 40 items categorized into 6 domains (pedestrian infrastructure, traffic calming and streets, building characteristics, bicycling infrastructure, transit, and aesthetics). Items were selected based on their past abilities to predict active living and on their feasibility for a virtual auditing tool. Two raters performed virtual and field audits of street segments in Montreal neighborhoods stratified by the Walkscore that was used to determine the 'walking-friendliness' of a neighborhood. The reliability between virtual and field audits (n = 40), as well as inter-rater reliability (n = 60) were assessed using percent agreement, Cohen's Kappa statistic, and the Intra-class Correlation Coefficient. RESULTS: Virtual audits and field audits (excluding travel time) took similar amounts of time to perform (9.8 versus 8.2 min). Percentage agreement between virtual and field audits, and for inter-rater agreement was 80% or more for the majority of items included in the Virtual-STEPS tool. There was high reliability between virtual and field audits with Kappa and ICC statistics indicating that 20 out of 40 (50.0%) items had almost perfect agreement and 13 (32.5%) items had substantial agreement. Inter-rater reliability was also high with 17 items (42.5%) with almost perfect agreement and 11 (27.5%) items with substantial agreement. CONCLUSIONS: Virtual-STEPS is a reliable tool. Tools that measure the micro-scale environment are important because changing this environment could be a relatively cost-effective method of creating environments that are conducive to active living.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».