Influence of social and built environment features on children walking to school: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the proportion of children living within walking distance who walk to school in Toronto, Canada and identify built and social environmental correlates of walking. METHODS: Observational counts of school travel mode were done in 2011, at 118 elementary schools. Built environment data were obtained from municipal sources and school field audits and mapped onto school attendance boundaries. The influence of social and built environmental features on walking counts was analyzed using negative binomial regression. RESULTS: The mean proportion observed walking was 67% (standard deviation=14.0). Child population (incidence rate ratio (IRR) 1.36), pedestrian crossover (IRR 1.32), traffic light (IRR 1.19), and intersection densities (IRR 1.03), school crossing guard (IRR 1.14) and primary language other than English (IRR 1.20) were positively correlated with walking. Crossing guard presence reduced the influence of other features on walking. CONCLUSIONS: This is the first large observational study examining school travel mode and the environment. Walking proportions were higher than those previously reported in Toronto, with large variability. Associations between population density and several roadway design features and walking were confirmed. School crossing guards may override the influence of roadway features on walking. Results have important implications for policies regarding walking promotion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».