A Multisite Study of Environmental Correlates of Active Commuting to School in Mexican Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mexican children often use active commuting to school (ACS). In order to maintain high levels of ACS it is important to understand correlates of ACS in this population. However, most evidence comes from high-income countries (HICs). We examined multilevel correlates of ACS in children attending public schools in 3 Mexican cities. METHODS: Information on 1191 children (grades 3 to 5) attending 26 schools was retrieved from questionnaires, neighborhood audits, and geographic information systems data. Multilevel logistic modeling was used to explore individual and environmental correlates of ACS at 400-m and 800-m buffers surrounding schools. RESULTS: Individual positive correlates for ACS included age (6-8 years vs 9-11 years, odds ratio [OR] = 1.5; 6-8 years vs ≥12 years: OR = 2.1) and ≥ 6 adults at home (OR = 2.0). At the 400-m buffer, more ACS was associated with lower walkability (OR = 0.87), presence of posted speed limits (< 6% vs > 12%: OR = 0.36) and crossing aids (< 6% vs 6-20%: OR = 0.25; > 20%: OR = 0.26), as well as higher sidewalk availability (< 70% vs > 90%: OR = 4.5). Similar relationships with speed limits and crossing aids were observed at the 800m buffer. CONCLUSIONS: Findings contrast with those reported in HICs, underscoring the importance of considering the local context when developing strategies to promote ACS. Future studies are needed to replicate these relationships and investigate the longitudinal impact of improving active transportation infrastructure and policies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».