Walking for Transport Versus Recreation: A Comparison of Participants, Timing, and Locations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Walking is the most common physical activity for adults with important implications for urban planning and public health. Recreational walking has received considerably more attention than walking for transport, and differences between them remain poorly understood. METHODS: Using time-use data collected from 1971 randomly-chosen adults in Halifax, Canada, we identified walking for transport and walking for recreation events, and then computed participation rates, occurrences, mean event durations, and total daily durations in order to examine the participants and timing, while the locations were examined using origin-destination matrices. We compared differences using McNemar's test for participation rates, Wilcoxon test for occurrences and durations, and Chi-Square test for locations. RESULTS: Results illustrate many significant differences between the 2 types of walking, related to participants, timing, and locations. For example, results indicate a daily average of 3.1 walking for transport events, each lasting 8 minutes on average, compared with 1.4 recreational walking events lasting 39 minutes on average. Results also indicate more than two-thirds of recreational walks are home-based, compared with less than one-fifth of transport walks. CONCLUSIONS: This research highlights the importance of both types of walking, while also casting suspicion on the traditional home-based paradigm used to measure "walkability."
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».