Comparing circular and network buffers to examine the influence of land use on walking for leisure and errands
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in examining the influence of the built environment on physical activity. High-resolution data in a geographic information system is increasingly being used to measure salient aspects of the built environment and studies often use circular or road network buffers to measure land use around an individual's home address. However, little research has examined the extent to which the selection of circular or road network buffers influences the results of analysis. The objective of this study is to examine the influence of land use type (residential, commercial, recreational and park land and institutional land) on 'walking for leisure' and 'walking for errands' using 1 km circular and line-based road network buffers. Data on individual walking patterns is obtained from a survey of 1311 respondents in greater Vancouver and respondent's postal code centroids were used to construct the individual buffers. Logistic regression was used for statistical analysis. RESULTS: Using line-based road network buffers, increasing proportion of institutional land significantly reduced the odds of 'walking for leisure 15 minutes or less per day' no significant results were found for circular buffers. A greater proportion of residential land significantly increased the odds of 'walking for errands less than 1 hour per week' for line-based road network buffer while no significant results for circular buffers. An increased proportion of commercial land significantly decreased the odds of 'walking for errands less than 1 hour per week' for both circular and line-based road network buffers. CONCLUSION: The selection of network or circular buffers has a considerable influence on the results of analysis. Land use characteristics generally show greater associations with walking using line-based road network buffers than circular buffers. These results show that researchers need to carefully consider the most appropriate buffer with which to calculate land use characteristics.
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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 | 0,004 | 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 découle