Route-Based Analysis to Capture the Environmental Influences on a Child's Mode of Travel between Home and School
Notice bibliographique
Résumé
This study examined environmental influences on a child's mode of travel between home and school. Grade 7 and 8 students (n = 614) from twenty-one schools throughout London, Ontario, participated in a school-based travel mode survey. Geographic information systems (GIS) were employed to examine environmental characteristics of the child's mode of travel between home and school measured at the scale of the likely travel route. Logistic regression was used to assess what factors influence both the to- and from-school trip. Over 62 percent of students living within 1.6 kilometers (1 mile) of school walked or biked to school and 72 percent walked or biked home from school. Actively commuting to school was positively associated with shorter trips, with distance being the most important correlate. Boys were significantly more likely to use active travel modes than girls. Higher traffic volume along the route was negatively related to rates of active travel and children from higher income neighborhoods were less likely to actively travel than children from lower income neighborhoods. In terms of environmental characteristics, the presence of street trees was positively associated and higher residential densities and mixed land uses were negatively associated with active travel to school. For the journey home, crossing major streets and increased intersection density were negatively associated with active travel. The findings of this research give evidence that active travel is associated with the environmental characteristics of walking routes. This information should be considered for urban planning and school planning purposes to improve children's walking environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».