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Enregistrement W4391926114 · doi:10.1111/cag.12903

Parental evaluations of neighbourhood green and play spaces and children's mental health

2024· article· en· W4391926114 sur OpenAlexaffvenue
James LeClair

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Mental healthPsychologyDevelopmental psychologyGeographyPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geographical analyses of mental health problems have been undertaken since at least the 1930s, with such work preoccupied primarily with ecological correlations between the prevalence of mental illness and small‐area variations in socioeconomic status. More recently, parks and other green spaces have emerged as place characteristics of interest for their possible public health significance, as they relate to both physical and mental health, including the psychosocial well‐being of children. In this paper, I consider the relationships between parent‐reported adequacy of neighbourhood play and green spaces and children's psychosocial well‐being, as measured by parental assessments of their children's mental health, as well as scores on the Strengths and Difficulties Questionnaire, a psychometric instrument that is demonstrably effective in the identification of behavioural problems in children and adolescents. The findings reported here are consistent with the notion that access to natural spaces and opportunities to play are associated with a reduced risk for mental health problems. Specifically, risk reduction is suggested for overall behavioural functioning, as well as specific behavioural difficulties related to problems in peer relationships, hyperactivity, and emotional problems, as well as parent‐assessed child mental health status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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