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Enregistrement W4285728787 · doi:10.1017/s0714980822000241

Indoor Built Environment and Older Adults’ Activity: A Systematic Review

2022· review· en· W4285728787 sur OpenAlexafffund
Farah Tabassum Azim, Patrocinio Ariza‐Vega, Paul A. Gardiner, Maureen C. Ashe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésBuilt environmentPhysical activityLevel designSituatedInclusion (mineral)GerontologyPsychologyApplied psychologyEnvironmental healthMedicineComputer scienceEngineeringMultimediaPhysical medicine and rehabilitationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the physical environment can influence people's activity, there are few knowledge syntheses for indoor environments and older adults' daily life routines. Therefore, we conducted a systematic review of peer-reviewed evidence to inform future research and practice. Inclusion criteria were studies with any research designs, across all years and languages focused on older adults 60 years of age or more, on physical activity/sedentary behaviour and the indoor environment. After searching five databases, two authors completed title/abstract and full-text screening. The last search was on December 19, 2020. We screened 1,367 citations, and included 23 studies situated in private or collective dwellings (e.g., assisted living). We identified physical activity-supportive indoor features across three domains: campus (e.g., amenities, pathways), building (e.g., area, floor level), and fixtures (e.g., elevators, hallways). Knowledge of indoor environmental factors for older adults' engagement in daily activities can guide future research and policy on housing design.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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