Towards the identification of a neighbourhood park typology : a conceptual and methodological exploration
Bibliographic record
Abstract
Peu d’études ont évalué les caractéristiques des parcs pouvant encourager l’activité physique spécifiquement chez les jeunes. Cette étude vise à estimer la fiabilité d’un outil d’observation des parcs orienté vers les jeunes, à identifier les domaines conceptuels des parcs capturés par cet outil à l’aide d’une opérationnalisation du modèle conceptuel des parcs et de l’activité physique et à identifier différents types de parcs. Un total de 576 parcs ont été évalués en utilisant un outil d’évaluation des parcs. La fiabilité intra-juges et la fiabilité inter-juges de cet outil ont été estimées. Une analyse exploratoire par composantes principales (ACP) a été effectuée en utilisant une rotation orthogonale varimax et les variables étaient retenues si elles saturaient à ≥0.3 sur une composante. Une analyse par grappes (AG) à l’aide de la méthode de Ward a ensuite été réalisée en utilisant les composantes principales et une mesure de l’aire des parcs. L’outil était généralement fiable et l’ACP a permis d'identifier dix composantes principales qui expliquaient 60% de la variance totale. L’AG a donné un résultat de neuf grappes qui expliquaient 40% de la variance totale. Les méthodes de l’ACP et l’AG sont donc faisables avec des données de parcs. Les résultats ont été interprétés en utilisant l’opérationnalisation du modèle conceptuel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".