The environmental correlates of overall and neighborhood based recreational walking (a cross-sectional analysis of the RECORD Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preliminary evidence suggests that recreational walking has different environmental determinants than utilitarian walking. However, previous studies are limited in their assessment of environmental exposures and recreational walking and in the applied modeling strategies. Accounting for individual sociodemographic profiles and weather over the walking assessment period, the study examined whether numerous street network-based neighborhood characteristics related to the sociodemographic, physical, service, social-interactional, and symbolic environments were associated with overall recreational walking and recreational walking in one's residential neighborhood and could explain their spatial distribution. METHODS: Based on the RECORD Cohort Study (Paris region, France, n=7105, 2007-2008 data), multilevel-spatial regression analyses were conducted to investigate environmental factors associated with recreational walking (evaluated by questionnaire at baseline). A risk score approach was applied to quantify the overall disparities in recreational walking that were predicted by the environmental determinants. RESULTS: Sixty-nine percent of the participants reported recreational walking over the past 7 days. Their mean reported recreational walking time was 3h 31mn. After individual-level adjustment, a higher neighborhood education, a higher density of destinations, green and open spaces of quality, and the absence of exposure to air traffic were associated with higher odds of recreational walking and/or a higher recreational walking time in one's residential neighborhood. As the overall disparities that were predicted by these environmental factors, the odds of reporting recreational walking and the odds of a higher recreational walking time in one's neighborhood were, respectively, 1.59 [95% confidence interval (CI): 1.56, 1.62] times and 1.81 (95% CI: 1.73, 1.87) times higher in the most vs. the least supportive environments (based on the quartiles). CONCLUSIONS: Providing green/open spaces of quality, building communities with services accessible from the residence, and addressing environmental nuisances such as those related to air traffic may foster recreational walking in one's environment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».