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Enregistrement W4296141055 · doi:10.3390/ijerph191811555

A Tale of Two Cities: Unpacking the Success and Failure of School Street Interventions in Two Canadian Cities

2022· article· en· W4296141055 sur OpenAlexafffundabout
Laura E. Smith, Véronique Gosselin, Patricia Collins, Katherine L. Frohlich

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésPsychological interventionUnpackingCorporate governanceLegitimacyPublic relationsPolitical scienceSociologyBusinessPoliticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One innovative strategy to support child-friendly cities is street-based interventions that provide safe, vehicle-free spaces for children to play and move about freely. School streets are one such innovation involving closing streets around elementary schools to vehicular traffic to improve children's safety as they come and go from school while providing opportunities for children to play and socialize on the street. Launching these initiatives in communities dominated by automobiles is enormously challenging and little is known about why these interventions are successfully launched in some places but not others. As part of a larger research project called Levelling the Playing Fields, two School Street initiatives were planned for the 2021-2022 school year; one initiative was successfully launched in Kingston, ON, while the second initiative failed to launch in Montreal, QC. Using a critical realist evaluation methodology, this paper documents the contextual elements and key mechanisms that enabled and constrained the launch of these School Streets in these cities, through document analysis and key informant interviews. Our results suggest that municipal and school support for the initiative are both imperative to establishing legitimacy and collaborative governance, both of which were necessary for a successful launch.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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