Relations entre environnementaux bâtis, contexte social et bien-être : une étude par évaluation écologique momentané à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse vise à expliquer les fluctuations du bien-être momentané tout au long de la journée et de la semaine, en tenant compte de l'influence de l'environnement construit et social sur ces variations. \nCette étude a évalué l'impact du moment de la journée, des interactions sociales, de la météo et des environnements bâtis et sociaux, sur le bien-être momentané à l’aide d’un devis longitudinal par évaluation écologique momentanée géographique (GEMA). Un total de 899 participants résident dans le Grand Montréal, âgés de 18 à 80 ans (Âge : M = 41,71, md = 39 ; femmes = 55,7%) ont rempli une échelle brève de l'humeur trois fois par jour pendant sept jours consécutifs sur leurs téléphones intelligents (application EthicaData). Lors des réponses, la coordonnée GPS de leur localisation a également été captée, et a servi à mesurer diverses expositions environnementales dans un système d’information géographique. \n Un modèle à effets mixtes à trois niveaux avec des effets aléatoires a montré une corrélation positive entre le bien-être et l'âge, les après-midis, les week-ends et les interactions sociales impliquant la famille et les amis. En revanche, le bien-être était négativement associé aux soirées. Quelques variables de l’environnement bâti et social étaient significativement associées au bien-être. Ces liens ont persisté après contrôle des facteurs de confusion potentiels. De plus, un effet d'interaction a révélé que l'influence des interactions sociales momentanées différait entre les hommes et les femmes. \n Cette étude met en lumière le rôle des facteurs environnementaux et sociaux dans la compréhension du bien-être momentané. L'intégration de la technologie géospatiale et des évaluations écologiques momentanées offre des perspectives précieuses pour l'urbanisme et la santé publique dans l’exploration des liens entre contexte et santé.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".