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Enregistrement W7127064345 · doi:10.18357/wg22201636

Assessing walkability

2016· article· W7127064345 sur OpenAlexaff
Amanda Heineman, Geraldine J. Jordan

Notice bibliographique

RevueWestern Geography · 2016
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensTrinity Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWalkabilityPedestrianIndex (typography)Catchment areaBuilt environmentQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walkability, a measure of how well-suited an area is to walking, has often been quantified through walkability index audits. This study aims to compare the indices of Pedestrian Environment Data Scan (PEDS), Pedestrian Environmental Quality Index (PEQI), and Walk Score in the study area of the James Kennedy Elementary School catchment zone in the Township of Langley, BC. Our objectives were to better understand how well these indices are correlated, how they differ in their factors and results, and in what ways they could be improved. Our results indicated that in the James Kennedy Elementary School catchment (Langley, BC), the PEDS and PEQI scores, which both place an emphasis on physical surroundings, were highly correlated (r = 0.601; p = 0.000). In comparison, Walk Score, which focuses on accessibility to services, showed some degree of correlation with PEQI (r = 0.333; p = 0.003), but was not significantly correlated with PEDS (r = 0.148; p = 0.189). To create a holistic walkability index, we recommend that the index should incorporate qualities of the built environment, accessibility to services, as well as resident perceptions.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2016
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