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Enregistrement W2342350879 · doi:10.1177/0013916515615389

Disentangling Associations of Neighborhood Street Scale Elements With Physical Activity in Mexican School Children

2016· article· en· W2342350879 sur OpenAlexaff
Rebecca E. Lee, Erica G. Soltero, Alejandra Jáuregui, Scherezade K. Mama, Sı́món Barquera, Edtna Jáuregui, Juan López y Taylor, Luis Ortiz-Hernández, Lucie Lévesque

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversidad de Guadalajara
Mots-clésWalkabilityPedestrianPhysical activityScale (ratio)GeographyEnvironmental healthPsychologyBuilt environmentGerontologyMedicineCartographyPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promoting outdoor play and participation in sports and organized physical activities in children may depend on neighborhood characteristics. This study investigated associations between neighborhood streets and physical activities among Mexican children ( N = 1,509, 6-11 years). Child sociodemographic characteristics and physical activity were measured in schools in Guadalajara ( n = 10), Mexico City ( n = 13), and Puerto Vallarta ( n = 3), Mexico, in 2012. Street segments within an 800 m radius around each school were measured using the Pedestrian Environment Data Scan. Most (75.8%) played outdoors; 47.4% participated in sports and 40% in organized physical activities. Fewer path obstructions and more pedestrian amenities were associated positively with outdoor play. Greater street cleanliness, more pedestrian amenities, and more path obstructions were associated with less participation in sports or organized activities. Walkability was negatively associated with all physical activities. Fostering safe and appealing streets may help promote outdoor play time, but not sports participation, for Mexican children.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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