Walk/Wheelability: An Inclusive Instrument Pair for Participatory Age-Friendly Research and Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Recent critical evaluations of age-friendly efforts have highlighted the need to prioritize the disenfranchised, including people with mobility limitations. This article examines the validity of a 13-item Stakeholders Walkability/Wheelability Audit in Neighborhoods (SWAN13) scale to measure the "walk/wheelability" of street segments from the perspectives of people with mobility limitations. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Data were drawn from preliminary studies of the SWANaudit which was conducted in 2 Canadian metropolitan areas. Sixty-one participants who use mobility devices (e.g., walkers, power wheelchairs) and older adults from community organizations audited 195 street segments. We factor analyzed the data from their audits. RESULTS: SWAN13 has a 1-factor structure. 13 items were retained from 85 SWANaudit items. SWAN13 encompassed both physical and social aspects of walk/wheelability. The alpha for the scale was .79. Convergent validity was found with the University of Alabama Life-Space Assessment (ρ = .22, p = .003), especially at the neighborhood level (ρ = .23, p = .002). Significant correlation was also found with subjective assessments of a priori walk/wheelability domains (ρ = .63, p < .001). DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Walk/wheelability affects the life space of older adults and people with mobility limitations. It is an important latent variable that should be addressed to promote well-being and social participation. SWAN13 may be used in city-wide surveys to identify neighborhoods that may require age-friendly interventions from mobility perspectives. Detailed audits and interventions may be carried out in tandem using the paired SWANaudit instrument. Walk/wheelability is an inclusive and measurable concept that accounts for the needs of people with various mobility needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».