Investigating the Association between Streetscapes and Mental Health in Zhanjiang, China: Using Baidu Street View Images and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Mental health is one of the main factors that significantly affect one's life. Previous studies suggest that streets are the main activity space for urban residents and have important impacts on human mental health. Existing studies, however, have not fully examined the relationships between streetscape characteristics and people's mental health on a street level. This study thus aims to explore the spatial patterns of urban streetscape features and their associations with residents' mental health by age and sex in Zhanjiang, China. Using Baidu Street View (BSV) images and deep learning, we extracted the Green View Index (GVI) and the street enclosure to represent two physical features of the streetscapes. Global Moran's I and hotspot analysis methods were used to examine the spatial distributions of streetscape features. We find that both GVI and street enclosure tend to cluster, but show almost opposite spatial distributions. The Results of Pearson's correlation analysis show that residents' mental health does not correlate with GVI, but it has a significant positive correlation with the street enclosure, especially for men aged 31 to 70 and women over 70-year-old. These findings emphasize the important effects of streetscapes on human health and provide useful information for urban planning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».