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Enregistrement W4223557857 · doi:10.3389/fspor.2022.825224

Neighborhood Walking and Social Connectedness

2022· article· en· W4223557857 sur OpenAlexafffund
Troy D. Glover, J. L. Todd, Luke Moyer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSocial connectednessSociologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neighborhood social ties matter crucially, especially during stressful life events like a global pandemic, for they represent vital sources of wellbeing and community capacity. Activities that enable community members to engage in incidental sociability and acts of "neighboring"-that is, authentic social interactions with their neighbors-warrant attention from sport and active living researchers because of their potential to bolster the social fabric of our neighborhoods and facilitate neighbors' access to important resources, such as information, material resources, and social support. Though perhaps dismissed as trivial, neighborhood walking represents a valuable and underappreciated everyday activity that fits this description, especially in an age characterized by an epidemic of social isolation and loneliness. Despite its vast potential to address the quasi-anonymity of urban life, neighborhood walking remains surprisingly underexamined as a facilitator for fostering social connectedness, the sense of connection and social bond people feel toward others. The goal of this manuscript, therefore, is to establish the conceptual grounding for how neighborhood walking strengthens social ties among neighbors to facilitate access to important coping resources. In doing so, it aims to advance a research agenda on walking that moves beyond the benefits of physical activity.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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