A novel spatio-temporal examination of children's accessibility, exposure, and engagement to parks and recreation spaces in Middlesex-London, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Children are spending more free time engaged in activities indoors, rather than in outdoor environments such as parks and recreation spaces. Parks and recreation spaces provide amenities that promote physical, cognitive, and social health among children. As it relates to the complexities of children’s living situations, properly measuring children’s levels of interactions with these spaces is poorly understood in geography research.\nBy examining various attributes of children, this thesis improves on the measurement of children’s levels of interactions with parks and recreation spaces. Research herein utilized household survey data, a high-resolution GIS dataset of environmental factors, and GPS logs from participants ages 9-14 years recruited throughout southwestern Ontario for a mixed-methods project conducted in 2010-2013.\nSociodemographic characteristics acquired from the survey and GPS tracks of the participants were linked to the GIS dataset, which included regional parks-and-recreation geospatial data. To compare measures for estimating levels of interactions with parks and recreation spaces, the merged dataset was examined through an Accessibility-Exposure-Engagement framework. Statistical tests revealed relationships between children’s home locations or sociodemographic characteristics, and levels of accessibility/exposure/engagement with specific parks and recreation amenities. Hierarchical regression modelling, with blocks containing sociodemographic variables, assessed the influence of individual, interpersonal, social, and built-environment characteristics on children’s proportion of free time in parks and recreation spaces.\nResults suggest measures of home location’s proximity to parks and recreation spaces do not represent frequency of exposure or duration of engagement to them by children. Child gender, visible minority status, and urbanicity are associated with proportion of free time in parks and recreation spaces. Moving forward, geography research should utilize the most accurate methods for estimating children’s levels of interactions with health-positive environments such as parks and recreation spaces.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».