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Enregistrement W4410834711 · doi:10.17576/jkukm-2025-37(3)-13

The Relationship between Walkability and The Built Environment: The Bibliometric Analysis

2025· article· en· W4410834711 sur OpenAlexaboutno aff
Mohd Firrdhaus Mohd Sahabuddin, Linda Hijriyah, Anuar Alias, Jun Li, Mastura Adam

Notice bibliographique

RevueJurnal Kejuruteraan · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversiti Malaya
Mots-clésWalkabilityComputer scienceBuilt environmentCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is to map out existing knowledge regarding the relationship between walkability and built environment studies in order to comprehend global trends in this area within four decades between 1976 and 2022 by using two sophisticated tools called VOSviewer and CiteSpace. The issues on the dependence on motorized transportation has been receiving high attention in this 21st century. Keeping up with the high pace of publications on the holistic knowledge is significant. The bibliometric technique provides a more in-depth understanding of the knowledge and anticipates patterns for future study. This study utilizes the core collection of the Web of Science (WOS) database. The data extraction period is set from 1976 to 2022, yielding 2,004 publications. The results reveal a rapid increase of publications. The USA is the most prominent country in exploring the notion in this field, which is followed by Australia and Canada. Furthermore, the built environment, walking, and physical activity are the highly discussed topic during the four decades. The built environment is an underlying factor for walkability within the macroscale and microscale which affect environment, health, and social aspect. Those factors then influence the willingness of people to walk for their daily needs to their destinations. The findings present a development trend and a rigorous framework, which could help scholars and practitioners further investigate this subject in anticipating future development trends and lead to more advanced research in this field.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,038
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,294 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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