Assessing the influence of the built environment on physical activity for utility and recreation in suburban metro Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity and associated co-morbidities such as obesity and cardiovascular disease are estimated to have large societal costs. There is increasing interest in examining the role of the built environment in shaping patterns of physical activity. However, few studies have: (1) simultaneously examined physical activity for leisure and utility; (2) selected study areas with a range of built environment characteristics; and (3) assessed the built environment using high-resolution land use data. METHODS: Data on individuals used for this study are from a survey of 1602 adults in selected sites across suburban Metro Vancouver. Four types of physical activity were assessed: walking to work/school, walking for errands, walking for leisure and moderate physical activity for exercise. The built environment was assessed by constructing one-kilometre road network buffers around each respondent's postal code. Measures of the built environment include terciles of recreational and park land, residential land, institutional land, commercial land and land use mix. RESULTS: Logistic regression analyses showed that walking to work/school and moderate physical activity were not associated with any built environment measure. Living in areas with lower land use mix, lower commercial and lower recreational land increased the odds of low levels of walking for errands. Individuals living in the lower third of land use mix and institutional land were more likely to report low levels of walking for leisure. CONCLUSIONS: These results suggest that walking for errands and leisure have a greater association with the built environment than other dimensions of physical activity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».