Examining the influence of the neighbourhood environment on childhood obesity
Notice bibliographique
Résumé
Rising rates of childhood obesity in Canada, linked to a changing environment, may have considerable health and societal costs. This dissertation investigates the influence of the neighbourhood environment on childhood overweight and physical activity. This research asks three questions. First, are there disparities in childhood obesity and physical activity by neighbourhood socioeconomic status? Second, are there critical periods during childhood when neighbourhood socioeconomic disparities in overweight develop? Third, do aspects of the proximate social and physical environment explain relations between neighbourhood socioeconomic status and childhood overweight and physical activity? To answer questions one and two data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY, Cycles 1 to 5, 1994/5 to 2002/3) are used. Nationally representative cross-sectional data from Cycle 4 (2000/2001) for children ages 5 to 17 years are used to assess if neighbourhood socioeconomic status has an independent influence on overweight. Longitudinal data from Cycles 1 to 5 are used to assess when the development of disparities in overweight by neighbourhood socioeconomic status occur. Multilevel analysis methods are used. To answer question three, eight neighbourhoods with contrasting income (higher and lower) and residential density (higher and lower) in the Vancouver Census Metropolitan Area are studied. Information on children’s bodyweight, physical activity and perception of the neighbourhood social and physical environment is obtained from a telephone survey. Each neighbourhood is directly assessed by raters using the Neighbourhood Observational Survey Instrument and the Park Observational Survey Instrument. Analysis using the NLSCY finds a gradient in which increasing neighbourhood socioeconomic status is associated with a decreased incidence of overweight. Longitudinal analysis finds that neighbourhood disparities in overweight widen as children age. The analysis of eight neighbourhoods finds lower quality social and physical environments in lower income neighbourhoods. Findings suggest that reducing the incidence of childhood obesity requires policies to target the conditions of daily life including the places children live.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».