Sedentary behaviors of adults in relation to neighborhood walkability and income.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sedentary (sitting) time is a newly identified risk factor for obesity and chronic diseases, which is behaviorally and physiologically distinct from lack of physical activity. To inform public health approaches to influencing sedentary behaviors, an understanding of correlates is required. METHODS: Participants were 2,199 adults aged 20-66 years living in King County/Seattle, WA, and Baltimore, MD, regions, recruited from neighborhoods high or low on a "walkability index" (derived from objective built environment indicators) and having high or low median incomes. Cross-sectional associations of walkability and income with total sedentary time (measured by accelerometers and by self-report) and with self-reported time in seven specific sitting-related behaviors were examined. RESULTS: Neighborhood walkability and income were unrelated to measures of total sitting time. Lower neighborhood walkability was significantly associated with more driving time (difference of 18.2 min/day, p < .001) and more self-reported TV viewing (difference of 14.5 min/day, p < .001). Residents of higher income neighborhoods reported more computer/Internet and reading time, and they had more objectively measured sedentary time. CONCLUSIONS: Neighborhood walkability was not related to total sedentary time but was related to two specific sedentary behaviors associated with risk for obesity-driving time and TV viewing time. Future research could examine how these prevalent and often prolonged sedentary behaviors mediate relationships between neighborhood walkability and overweight/obesity. Initiatives to reduce chronic disease risk among residents of both higher-and lower-income low-walkable neighborhoods should include a focus on reducing TV viewing time and other sedentary behaviors and enacting policies that can lead to the development or redevelopment of more-walkable neighborhoods. (PsycINFO Database Record (c) 2012 APA, all rights reserved).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».