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Enregistrement W4404960431 · doi:10.1080/23748834.2024.2426948

Developing and testing an audit tool for activity-friendly parks in dense urban areas of Asia

2024· article· en· W4404960431 sur OpenAlex
Yufeng Luo, Monica Motomura, Jing Zhao, Tomoya Hanibuchi, Tomoki Nakaya, Ai Shibata, Kaori Ishii, Akitomo Yasunaga, Shohei Yano, Lei Xiong, Yukari Nagai, Gavin R. McCormack, Andrew T. Kaczynski, Koichiro Oka, Mohammad Javad Koohsari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCities & Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésAuditBusinessEnvironmental planningGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parks are important urban design settings to promote physical activity within urban areas. However, existing park audit tools often do not address the unique challenges of high-density areas, especially in Asian contexts. This study presents the development and testing of the audiT tool for Activity-friendly Parks in denSe urban areas (TAPS) that support park-related physical activity in highly dense urban settings. Created through a Delphi consultation process that incorporated expert consensus, TAPS focuses on five key domains: park surroundings and accessibility, activity areas, facilities and amenities, aesthetics, and safety. The tool was tested in 25 parks across Tokyo, Japan. Of the 24 park attributes identified by interdisciplinary experts, open/green spaces and pathways had the highest expert consensus. Inter-rater reliability was measured using Cohen’s kappa and percent agreement; validity was confirmed through comparison to a gold standard. Across the items, 91.1% achieved a kappa of over 0.4 indicating at least moderate agreement and 95.9% showed more than 70% agreement. The overall dimension validity displayed 87.5% agreement. TAPS is a user-friendly tool that provides a reliable and valid evaluation framework for improving parks to support physical activity in dense urban areas in Asia.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,262 · 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