Active transportation as a way to increase physical activity among children
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».