Development of a Canadian Index of Playability
Notice bibliographique
Résumé
This thesis describes the creation and testing of a Canadian index of the “playability” of neighbourhoods, defined as the degree to which neighbourhoods encourage unsupervised outdoor active play in children between the ages of 10 and 13. It consists of three manuscripts. The first manuscript describes the creation and testing of a novel measurement method for features of the built environment that have been associated with the propensity of children to engage in outdoor active play. Google Street View images were systematically downloaded from the area surrounding children’s homes and processed with a neural network to extract features of the built environment. The effectiveness of this method was measured against ground truth information. The second manuscript describes the initial development of a prediction model for time spent in unsupervised outdoor activity using a sample of children from three neighbourhoods in the Greater Vancouver Area. Predictor selection was based on qualitative interviews with children conducted by the Playability Project team at the University of British Columbia. A Bayesian model of play was constructed using prior probabilities informed by the things that children indicated were important for their engagement in play. The third manuscript tests and extends the model developed in manuscript two in a cross-Canadian population of children identified using the Health Behaviour in School-aged Children survey. The predictive validity of the initial model is compared against similar models trained in the HBSC data. The Playability score developed across these manuscripts shows a low correlation with play behaviour when tested outside of the training sample, but suggests avenues for future research into built environment predictors of the play behaviour of children. The score could be refined with larger-scale datasets with objective measurements of play, and future research could examine of the causal impact of these predictors using interventional trials or by taking advantage of natural experiments. An accurate index of Playability could be used to inform the development of neighbourhoods and cities that encourage outdoor active play in children, improving their health and well-being.
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 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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».