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Enregistrement W2125728663 · doi:10.1093/eurpub/cku206

Effect of neighbourhood motorization rates on walking levels

2014· article· en· W2125728663 sur OpenAlexfundno aff
Marta Olabarría, Katherine Pérez, Elena Santamariña‐Rubio, Ana M. Novoa, Francesca Racioppi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooWorld Health Organization
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)PedestrianGeographyPhysical medicine and rehabilitationDemographic economicsDemographyEnvironmental healthMedicineEconomicsMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Motorized traffic may discourage people walking. This study analyses the influence of motorization on pedestrian mobility in the neighbourhoods of a European city, controlling for environmental, sociodemographic, mobility and road safety characteristics of the neighbourhood in which each trip was made. METHODS: Cross-sectional ecological study using the 38 neighbourhoods of Barcelona as the unit of analysis. Mobility information was obtained from the 2006 Daily Mobility Survey. Walking rates were calculated for 32.343 men and women who made walking trips, per 1000 men and women who made trips in the 38 neighbourhoods. Data were aggregated to calculate the total number of motorized trips made in each neighbourhood. β coefficients and their confidence intervals were calculated using Poisson regression, in order to study the relationship between walking and motorization, in the different tertiles of motorization and adjusting for contextual factors and their corresponding interactions with motorization. RESULTS: Levels of motorization in the neighbourhood negatively influence walking, even when environmental variables of the neighbourhood are considered. In men we observe a gradient whereby walking rates fall as motorization rises (β = -0.248; P < 0.001 and β = -0.363; P < 0.001 in the second and third quartiles of motorization, respectively). In the case of women we find that only high levels of motorization have a negative influence on the rates of women who walk. (β = -0.256; P < 0.001). CONCLUSION: Motorized traffic discourages people walking. Motorization is a modifiable environment-related factor which should be taken into account when designing policies to promote safe active travel.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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