Measuring walkability and bikeability for health equity and intervention research: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to describe self-report and audit-based measurement tools of neighbourhood walkability and bikeability for health equity and intervention research. We conducted a scoping review following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews guidelines. We searched MEDLINE via PubMed, Embase, Web of Science, and SPORTDiscus with full text via EBSCO in March 2022. We extracted data from a total of 35 papers which reported on 23 self-report and 15 audit-based measures assessing walkability and bikeability. Studies spanned multiple regions including Africa, America, Australia, and Europe, but most were conducted in the United States (n = 15), followed by Australia (n = 6). The most used self-report measure was the Neighbourhood Environment Walkability Scale (NEWS), while the audit tools Pedestrian Environment Data Scan and Bridge the Gap Street Segment Tool were each used in two studies. The priority populations most often studied were residents of low socio-economic status/high disadvantage neighbourhoods, racialized groups, women, youth, older adults, and rural populations. Ultimately, there is no one tool that can be recommended for use in all contexts and with all priority populations; rather, tools may require adaptations to specific contexts and populations of interest.
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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 | 0,040 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».