Commuting by Public Transit and Physical Activity: Where You Live, Where You Work, and How You Get There
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most public transit users walk to and from transit. We analyzed the relationship between transit commuting and objectively measured physical activity. METHODS: Adults aged 20 to 65 working outside the home (n = 1237) were randomly selected from neighborhoods in Seattle and Baltimore regions. Neighborhoods had high or low median income and high or low mean walkability. Mean daily minutes of accelerometer-measured moderate-intensity physical activity (MPA) were regressed on frequency of commuting by transit and neighborhood walkability, adjusting for demographic factors and enjoyment of physical activity. Interaction terms and stratification were used to assess moderating effect of walkability on the relation between transit commuting and MPA. Associations between transit commuting and self-reported days walked to destinations near home and work were assessed using Chi Square tests. RESULTS: Regardless of neighborhood walkability, those commuting by transit accumulated more MPA (approximately 5 to 10 minutes) and walked more to services and destinations near home and near the workplace than transit nonusers. Enjoyment of physical activity was not associated with more transit commute, nor did it confound the relationships between MPA and commuting. CONCLUSION: Investments in infrastructure and service to promote commuting by transit could contribute to increased physical activity and improved health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».