Mode shifting in school travel mode: examining the prevalence and correlates of active school transport in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies examining the correlates of school transport commonly fail to make the distinction between morning and afternoon school trips. The purpose of this study was to examine the prevalence and correlates of mode shift from passive in the morning to active in the afternoon among elementary and secondary school students in Ontario, Canada. METHODS: Data were derived from the 2009 cycle of the Ontario Student Drug Use and Health Survey (OSDUHS). 3,633 students in grades 7 through 12 completed self-administered questionnaires. Socio-demographic, behavioural, psychological, and environmental predictors of active school transport (AST) were assessed using logistic regression. RESULTS: Overall, 47% and 38% of elementary school students reported AST to and from school, respectively. The corresponding figures were 23% and 32% for secondary school students. The prevalence of AST varied temporarily and spatially. There was a higher prevalence of walking/biking found for elementary school students than for secondary school students, and there was an approximate 10% increase in AST in the afternoon. Different correlates of active school transport were also found across elementary and secondary school students. For all ages, students living in urban areas, with a shorter travel time between home and school, and having some input to the decision making process, were more likely to walk to and from school. CONCLUSIONS: Future research examining AST should continue to make the analytic distinction between the morning and afternoon trip, and control for the moderating effect of age and geography in predicting mode choice. In terms of practice, these variations highlight the need for school-specific travel plans rather than 'one size fits all' interventions in promoting active school transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».