Walking and child pedestrian injury: a systematic review of built environment correlates of safe walking
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The child active transportation literature has focused on walking, with little attention to risk associated with increased traffic exposure. This paper reviews the literature related to built environment correlates of walking and pedestrian injury in children together, to broaden the current conceptualization of walkability to include injury prevention. METHODS: Two independent searches were conducted focused on walking in children and child pedestrian injury within nine electronic databases until March, 2012. Studies were included which: 1) were quantitative 2) set in motorized countries 3) were either urban or suburban 4) investigated specific built environment risk factors 5) had outcomes of either walking in children and/or child pedestrian roadway collisions (ages 0-12). Built environment features were categorized according to those related to density, land use diversity or roadway design. Results were cross-tabulated to identify how built environment features associate with walking and injury. RESULTS: Fifty walking and 35 child pedestrian injury studies were identified. Only traffic calming and presence of playgrounds/recreation areas were consistently associated with more walking and less pedestrian injury. Several built environment features were associated with more walking, but with increased injury. Many features had inconsistent results or had not been investigated for either outcome. CONCLUSIONS: The findings emphasise the importance of incorporating safety into the conversation about creating more walkable cities.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».