Associations between adolescent mental health and pedestrian- and transit-oriented urban design qualities: Evidence from a national-level online Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
Different types of environment stimuli (e.g. noise, aesthetics) in urban environments are becoming better understood as determinants of the mental health of urban dwellers. Research on the impacts of urban exposures, especially those related to urban designs, and their potential impacts on the mental health of adolescents specifically, however, is currently lacking. In this study, we examine the relationships between five pedestrian- and transit-oriented design (PTOD) concepts – imageability, enclosure, human scale, transparency and complexity – and adolescent emotional responses to six settings of varied PTOD quality, and discuss potential design-related emotional affordances within Gibson’s Theory of Affordances (ToA). Using an online survey method with videos of each setting, a nationally representative sample of Canadian adolescents viewed the videos and indicated responses to six mental health indicators (positive affect, negative affect, calmness, anxiousness, perceived restorativeness and mental demand). Adjusted linear mixed models (LMMs) were constructed to examine the association between different urban settings and each outcome. Results indicated that, generally, as the quality of five PTOD concepts increased, as reflected in the scores of the different settings, positive emotional responses tended to increase while negative responses decreased (excluding mental demand). Within the frame of the ToA, multiple emotional response outcomes were significantly associated with settings high in aggregate PTOD quality (e.g. Plaza-Positive Affect: β = 0.116, 95% CI: 0.010–0.222, p = 0.033; Bluespace-Mental Demand: β = −1.634, 95% CI: −1.770 to −1.498, p = <0.000), suggesting such spaces may be perceived by adolescents as possessing greater emotional richness with respect to affordances. Future studies should further explore these relationships with other means (e.g. objective methods).
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».