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Enregistrement W2990103638 · doi:10.1016/j.healthplace.2019.102242

Dog-walking in dense compact areas: The role of neighbourhood built environment

2019· article· en· W2990103638 sur OpenAlexaff
Mohammad Javad Koohsari, Tomoki Nakaya, Gavin R. McCormack, Ai Shibata, Kaori Ishii, Akitomo Yasunaga, Yung Liao, Koichiro Oka

Notice bibliographique

RevueHealth & Place · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Built environmentPhysical activityGeographyEnvironmental healthBusinessSocioeconomicsMedicineEcologySociologyPhysical medicine and rehabilitationMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a dearth of evidence about how high-density living may influence dog-walking behaviour. We examined associations between neighbourhood built environment attributes and dog-ownership and dog-walking behaviour in Japan. Data from 1058 participants were used. The dog-ownership was 18.8%. All neighbourhood built attributes (excluding availability of parks) were negatively associated with dog-ownership. Among dog-owners, these same attributes were positively associated with any dog-walking in a usual week and with achieving 150-min per week of physical activity through dog-walking alone. These findings provided evidence on the importance of neighbourhood built environment attributes on dog-ownership and dog-walking behaviour in dense and compact areas. The urban design and public health implication of these findings is that the built environment attributes in high-density living areas may have different impacts on dog-ownership and dog-walking: while living in a walkable neighbourhood may not be conducive to dog-ownership, it may support dog-walking in such areas. Programs targeting dog-owners in high-density areas might be needed to encourage them to walk their dogs more. If successful, these programs could contribute to higher physical activity levels among dog-owners.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,307

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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