Using smartphone-GPS data to quantify human activity in green spaces
Notice bibliographique
Résumé
Cities are growing in density and coverage globally, increasing the value of green spaces for human health and well-being. Understanding the interactions between people and green spaces is also critical for biological conservation and sustainable development. However, quantifying green space use is particularly challenging. We used an activity index of anonymized GPS data from smart devices provided by Mapbox (www.mapbox.com) to characterize human activity in green spaces in the Greater Toronto Area, Canada. The goals of our study were to describe i) a methodological example of how anonymized GPS data could be used for human-nature research and ii) associations between park features and human activity. We describe some of the challenges and solutions with using this activity index, especially in the context of green spaces and biodiversity monitoring. We found the activity index was strongly correlated with visitation records (i.e., park reservations) and that these data are useful to identify high or low-usage areas within green spaces. Parks with a more extensive trail network typically experienced higher visitation rates and a substantial proportion of activity remained on trails. We identified certain land covers that were more frequently associated with human presence, such as rock formations, and find a relationship between human activity and tree composition. Our study demonstrates that anonymized GPS data from smart devices are a powerful tool for spatially quantifying human activity in green spaces. These could help to minimize trade-offs in the management of green spaces for human use and biological conservation will continue to be a significant challenge over the coming decades because of accelerating urbanization coupled with population growth. Importantly, we include a series of recommendations when using activity indexes for managing green spaces that can assist with biomonitoring and supporting sustainable human use.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».