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Enregistrement W2076608345 · doi:10.1007/s12160-012-9394-1

Interactive Effects of Built Environment and Psychosocial Attributes on Physical Activity: A Test of Ecological Models

2012· article· en· W2076608345 sur OpenAlexaff
Ding Ding, James F. Sallis, Terry L. Conway, Brian E. Saelens, Lawrence D. Frank, Kelli L. Cain, Donald J. Slymen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésPsychosocialBuilt environmentPhysical activityWalkabilityLevel designHealth psychologyPsychologyTest (biology)Quality of life (healthcare)GerontologyEcologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPublic healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The principle of cross-level interactions of influence on behavior in ecological models is seldom studied. PURPOSE: To examine built environment × psychosocial interactive effects on physical activity. METHODS: Multi-level mixed regression analyses used data from the Neighborhood Quality of Life Study conducted in neighborhoods in two US regions (n = 2,199 adults). Outcomes were (1) objectively measured moderate-to-vigorous physical activity, (2) reported transport walking, and (3) leisure-walking. Conceptually matched built environment variables were analyzed for domain-specific outcomes. RESULTS: With leisure walking as the outcome, built environment × psychosocial interactions were significant in 7 of 20 models tested. Directions of interactions were consistent, indicating a stronger built environment-leisure walking association in adults with less favorable psychosocial status. Little evidence supported such interactions with objectively measured moderate-to-vigorous physical activity or transport walking as outcomes. CONCLUSION: The results imply that the built environment may exert stronger influence on adults who are not psychologically predisposed to be active.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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