Increasing Children’s Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to increase the prevalence of children's active school transport require evidence to inform the development of comprehensive interventions. This study used a multilevel ecological framework to investigate individual, social, and environmental factors associated with walking to and from school among elementary school-aged children, stratified by gender. METHOD: Boys aged 10 to 13 years (n = 617) and girls aged 9 to 13 years (n = 681) attending 25 Australian primary schools located in high or low walkable neighborhoods completed a 1-week travel diary and a parent/child questionnaire on travel habits and attitudes. RESULTS: Boys were more likely (odds ratio [OR] = 3.37; p < .05) to walk if their school neighborhood had high connectivity and low traffic and less likely to walk if they had to cross a busy road (OR = 0.49; p < .05). For girls, confidence in their ability to walk to or from school without an adult (OR = 2.03), school encouragement (OR = 2.43), scheduling commitments (OR = 0.41), and parent-perceived convenience of driving (OR = 0.24) were significantly associated (p < .05) with walking. Irrespective of gender and proximity to school, child-perceived convenience of walking (boys OR = 2.17 and girls OR = 1.84) and preference to walk to school (child perceived, boys OR = 5.57, girls OR = 1.84 and parent perceived, boys OR = 2.82, girls OR = 1.90) were consistently associated (p < .05) with walking to and from school. CONCLUSION: Although there are gender differences in factors influencing children walking to and from school, proximity to school, the safety of the route, and family time constraints are consistent correlates. These need to be addressed if more children are to be encouraged to walk to and from school.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».