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Enregistrement W2996662412 · doi:10.1016/j.jth.2019.100788

Socio-demographic patterns of public, private and active travel in Latin America: Cross-sectional findings from the ELANS study

2019· article· en· W2996662412 sur OpenAlexaff
Gérson Ferrari, Irina Kovalskys, Mauro Fisberg, Georgina Gómez, Attilio Rigotti, Lilia Yadira Cortés, Martha Cecilia Yépez García, Rossina G. Pareja, Marianella Herrera‐Cuenca, Ioná Zalcman Zimberg, Viviana Guajardo, Michael Pratt, Priscila Bezerra Gonçalves, Jorge Rosales-Salas, Carlos Cristi‐Montero, Fernando Rodríguez‐Rodríguez, Heather Waddell, Fanny Petermann‐Rocha, Carlos Celis‐Morales, Jean‐Philippe Chaput, Shaun Scholes, Dirceu Solé, Berthold Koletzko, Luís A. Moreno, Katherine L. Tucker, María Paz Amigo, Ximena Janezic, Fernando Cardini, Myriam Echeverry, Martin Langsman, Natasha Aparecida Grande de França, Guadalupe Echeverría, Leslie Landaeta‐Díaz, O. Castillo, Luz Nayibe Vargas, Luisa Fernanda Tobar, Yuri Castillo, Rafael Monge Rojas, Anne Chinnock, Mónica Villar Cáceres, María Belén Ocampo, Rossina Pareja Torres, Maria Reyna Liria-Domínguez, Krysty Meza, Mellisa Abad, Mary E. Penny, Maritza Landaeta, Betty Méndez, Maura Vásquez, Omaira Rivas, Carmen Meza, Servando Ruiz, Guillermo Ramírez, Pablo Hernández, Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, Claudia Alberico

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport & Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversidad Central de VenezuelaPontificia Universidad Católica de ChileConsejo de Desarrollo Científico y Humanístico, Universidad Central de VenezuelaUniversidad San Francisco de QuitoPontificia Universidad JaverianaUniversidad de Costa Rica
Mots-clésLatin AmericansPublic transportGeographyCyclingSocioeconomic statusPublic healthDemographySocioeconomicsCross-sectional studyPopulationDescriptive statisticsTravel timeEnvironmental healthMedicineGerontologyTransport engineeringPolitical scienceSociologyEngineeringForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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