Mental Health in Urban Environments: Uncovering the Black Box of Person-Place Interactions Requires Interdisciplinary Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Living in urban environments affects individuals' mental health through different pathways. For instance, physical activity and social participation are seen as mediators. However, aiming to understand underlying mechanisms, it is necessary to consider that the individual is interacting with its environment. In this regard, this viewpoint discusses how urban health research benefits from integration of socioecological and interdisciplinary perspectives, combined with innovative ambulatory data assessments that enable researchers to integrate different data sources. It is stated that neither focusing on the objective and accurate assessment of the environment (from the perspective of spatial sciences) nor focusing on subjectively measured individual variables (from the public health as well as a psychosocial perspective) alone is suitable to further develop the field. Addressing person-place interactions requires an interdisciplinary view on the level of theory (eg, which variables should be focused on?), assessment methods (eg, combination of time-varying objective and subjective measures), as well as data analysis and interpretation. Firstly, this viewpoint gives an overview on previous findings addressing the relationship of environmental characteristics to physical activity and mental health outcomes. We emphasize the need for approaches that allow us to appropriately assess the real-time interaction between a person and a specific environment and examine within-subject associations. This requires the assessment of environmental features, the spatial-temporal behavior of the individual, and the subjective experiences of the situation together with other individual factors, such as momentary affective states. Therefore, we finally focused on triggered study designs as an innovative ambulatory data assessment approach that allows us to capture real-time data in predefined situations (eg, while walking through a specific urban area).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».