Use of geographic intelligence to investigate community participation: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Community participation is an important aspect of individuals’ functioning. This construct is defined as an individual’s “active involvement in activities that are intrinsically social and either occur outside the home or are part of a nondomestic role” (Chang et al., 2013, p.772). One of the dimensions of community participation is the “attendance” in activities performed outside home. Traditionally, individuals’ attendance has been measured by means of self-report questionnaires, through which many parameters can be examined. Such parameters include frequency, intensity and length of attendance, as well as the variety of activities in which an individual takes part. A promising technology that can be used to map an individual’s displacement in the community consists of geoprocessing tools and methods (Brusilovskiy et al., 2016). Researchers from several countries, such as Australia, Canada, USA, Israel and Germany, have been using geographic intelligence to understand factors related to accessibility and community integration of different clinical populations. The applicability of this technology in understanding individuals’ community participation is the main focus of this scoping review, which aims to synthesize the unique contributions of these tools and methods in measuring this construct. The results of our study may elucidate how geographic intelligence is being applied in the study of community participation and highlight the validity, meaningfulness and possible limitations of this technology’s application.
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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 | 0,023 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».