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Enregistrement W4400886571 · doi:10.1080/15575330.2024.2379857

Community assets in the context of COVID-19: Changes in valuation and contributions to place attachment and subjective wellbeing

2024· article· en· W4400886571 sur OpenAlexaffabout
Savannah Stuart, Ryan Plummer, Gillian Dale, Garrett Hutson

Notice bibliographique

RevueCommunity Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Valuation (finance)Place attachmentContext (archaeology)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakSociologyBusinessPublic economicsPsychologyPublic relationsEconomicsSocial psychologyPolitical scienceGeographyFinanceMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic disrupted patterns of daily life and use of community spaces. This study was completed in a municipality in the Greater Niagara Region, Ontario, to explore people-place relationships after the onset of the COVID-19 pandemic. A greater proportion of individuals perceived the way in which they value community assets had changed since the onset of the pandemic. This was supported by pre- and post-pandemic data, which found that indoor community assets were valued less in 2021 than they were in 2019, whereas outdoor community assets were valued comparably. Two categories of community assets were found to contribute most to both place attachment and wellbeing during the COVID-19 pandemic: Waterfront/beaches and recreational trails/pathways. These findings emphasize the integral role of outdoor community assets in community member’s place attachment and subjective wellbeing, which could guide future investment and community development in the municipality.

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)0,002
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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