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Enregistrement W2007713340 · doi:10.1111/j.1365-2214.2009.01024.x

Active transportation as a way to increase physical activity among children

2009· article· en· W2007713340 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Morency, Marie‐France Demers

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversité de SherbrookePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésPhysical activityPsychologyEnvironmental healthTransport engineeringBusinessMedicineEngineeringPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study examines how active transportation could help increase the daily physical activity volume of school-aged children. METHODS: Using data from the 2003 Origin-Destination Survey carried out among 5% of the 3.5 million residents of the Greater Montreal Area, we determined the proportion of short motorized trips made daily by children 5-14 years old (16 837 children sampled) and estimated the number of steps these trips would account for if they were travelled by foot, taking into account variables such as age, sex and height of children. Modal choice and trip purpose were also examined. RESULTS: In 2003, 31.2% of the daily trips made by children aged 5-14 years in the Greater Montreal Area were 1 km or less (0.6 mile). Of these, 33.0% were motorized trips. Overall, 13.1% of the children in the area had 'steps in reserve', an average of 2238 steps per child per day. If they were performed, these steps would account for 16.6% of the daily recommended volume of physical activity for children. CONCLUSION: Replacing short motorized trips with walking could increase the physical activity level of children and contribute to meet the recommended guidelines, as long as these walking trips add to their daily physical activity volume. It could also reduce their dependence towards adults for moving around.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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