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Enregistrement W2172686657 · doi:10.1186/s12940-015-0075-y

Urban-rural differences in daily time-activity patterns, occupational activity and housing characteristics

2015· article· en· W2172686657 sur OpenAlex
Carlyn J. Matz, David M. Stieb, Orly Brion

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésSocioeconomic statusDemographyLogistic regressionRuralityMedicineRural areaGeographyEnvironmental healthGerontologySocioeconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is evidence that rural residents experience a health disadvantage compared to urban residents, associated with a greater prevalence of health risk factors and socioeconomic differences. We examined differences between urban and rural Canadians using data from the Canadian Human Activity Pattern Survey (CHAPS) 2. METHODS: Data were collected from 1460 respondents in two rural areas (Haldimand-Norfolk, Ontario and Annapolis Valley-Kings County, Nova Scotia) and 3551 respondents in five urban areas (Vancouver, Edmonton, Toronto, Montreal, and Halifax) using a 24-h recall diary and supplementary questionnaires administered using computer-assisted telephone interviews. We evaluated differences in time-activity patterns, occupational activity, and housing characteristics between rural and urban populations using multivariable linear and logistic regression models adjusted for design as well as demographic and socioeconomic covariates. Taylor linearization method and design-adjusted Wald tests were used to test statistical significance. RESULTS: After adjustment for demographic and socioeconomic covariates, rural children, adults and seniors spent on average 0.7 (p < 0.05), 1.2 (p < 0.001), and 0.9 (p < 0.001) more hours outdoors per day respectively than urban counterparts. 23.1% (95% CI: 19.0-27.2%) of urban and 37.8% (95% CI: 31.2-44.4%) of rural employed populations reported working outdoors and the distributions of job skill level and industry differed significantly (p < 0.001) between urban and rural residents. In particular, 11.4% of rural residents vs. 4.9% of urban residents were employed in unskilled jobs, and 11.5% of rural residents vs. <0.5% of urban residents were employ in primary industry. Rural residents were also more likely than urban residents to report spending time near gas or diesel powered equipment other than vehicles (16.9% vs. 5.2%, p < 0.001), more likely to report wood as a heating fuel (9.8% vs. <0.1%; p < 0.001 for difference in distribution of heating fuels), less likely to have an air conditioner (43.0% vs. 57.2%, p < 0.001), and more likely to smoke (29.1% vs. 19.0 %, p < 0.001). Private wells were the main water source in rural areas (68.6%) in contrast to public water systems (97.6%) in urban areas (p < 0.001). Despite these differences, no differences in self-reported health status were observed between urban and rural residents. CONCLUSIONS: We identified a number of differences between urban and rural residents, which provide evidence pertinent to the urban-rural health disparity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,276 · 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