GIS measured environmental correlates of active school transport: A systematic review of 14 studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging frameworks to examine active school transportation (AST) commonly emphasize the built environment (BE) as having an influence on travel mode decisions. Objective measures of BE attributes have been recommended for advancing knowledge about the influence of the BE on school travel mode choice. An updated systematic review on the relationships between GIS-measured BE attributes and AST is required to inform future research in this area. The objectives of this review are: i) to examine and summarize the relationships between objectively measured BE features and AST in children and adolescents and ii) to critically discuss GIS methodologies used in this context. METHODS: Six electronic databases, and websites were systematically searched, and reference lists were searched and screened to identify studies examining AST in students aged five to 18 and reporting GIS as an environmental measurement tool. Fourteen cross-sectional studies were identified. The analyses were classified in terms of density, diversity, and design and further differentiated by the measures used or environmental condition examined. RESULTS: Only distance was consistently found to be negatively associated with AST. Consistent findings of positive or negative associations were not found for land use mix, residential density, and intersection density. Potential modifiers of any relationship between these attributes and AST included age, school travel mode, route direction (e.g., to/from school), and trip-end (home or school). Methodological limitations included inconsistencies in geocoding, selection of study sites, buffer methods and the shape of zones (Modifiable Areal Unit Problem [MAUP]), the quality of road and pedestrian infrastructure data, and school route estimation. CONCLUSIONS: The inconsistent use of spatial concepts limits the ability to draw conclusions about the relationship between objectively measured environmental attributes and AST. Future research should explore standardizing buffer size, assess the quality of street network datasets and, if necessary, customize existing datasets, and explore further attributes linked to safety.
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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 | 0,012 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».