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Enregistrement W3157290898 · doi:10.1016/j.pmedr.2021.101393

The relationship between walk score® and perceived walkability in ultrahigh density areas

2021· article· en· W3157290898 sur OpenAlexafffund
Mohammad Javad Koohsari, Gavin R. McCormack, Ai Shibata, Kaori Ishii, Akitomo Yasunaga, Tomoki Nakaya, Koichiro Oka

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWalkabilityCorrelationContext (archaeology)Built environmentDemographyMedicinePsychologyGeographyPhysical activityPhysical therapyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walk Score® is a free web-based tool that provides a walkability score for any given location. A limited number of North American studies have found associations between Walk Score® and perceived built environment attributes, yet it remains unknown whether similar associations exist in Asian countries. The study's objective is to examine the covariate-adjusted correlations between the Walk Score® metric and measures of the perceived built environment in ultrahigh density areas of Japan. Cross-sectional data were obtained from a randomly selected sample of adult residents living in two Japanese urban localities. There was a large correlation between Walk Score® and access to shops (0.58; p < 0.001). There were medium correlations between Walk Score® and population density (0.38; p < 0.001), access to public transport (0.34; p < 0.001), presence of sidewalks (0.41; p < 0.001), and access to recreational facilities (0.37; p < 0.001), and there was a small correlation between Walk Score® and presence of bike lanes (0.16; p < 0.001). There was a small negative correlation between Walk Score® and traffic safety (-0.13; p < 0.001). There was a medium correlation between Walk Score® and overall perceived walkability (0.48; p < 0.001). This study's findings highlight that Walk Score® was correlated with several perceived walkable environment attributes in the context of ultrahigh density areas in Asia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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