Built Environment and Active Transport to School (BEATS) Study: protocol for a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Active transport to school (ATS) is a convenient way to increase physical activity and undertake an environmentally sustainable travel practice. The Built Environment and Active Transport to School (BEATS) Study examines ATS in adolescents in Dunedin, New Zealand, using ecological models for active transport that account for individual, social, environmental and policy factors. The study objectives are to: (1) understand the reasons behind adolescents and their parents' choice of transport mode to school; (2) examine the interaction between the transport choices, built environment, physical activity and weight status in adolescents; and (3) identify policies that promote or hinder ATS in adolescents. METHODS AND ANALYSIS: The study will use a mixed-method approach incorporating both quantitative (surveys, anthropometry, accelerometers, Geographic Information System (GIS) analysis, mapping) and qualitative methods (focus groups, interviews) to gather data from students, parents, teachers and school principals. The core data will include accelerometer-measured physical activity, anthropometry, GIS measures of the built environment and the use of maps indicating route to school (students)/work (parents) and perceived safe/unsafe areas along the route. To provide comprehensive data for understanding how to change the infrastructure to support ATS, the study will also examine complementary variables such as individual, family and social factors, including student and parental perceptions of walking and cycling to school, parental perceptions of different modes of transport to school, perceptions of the neighbourhood environment, route to school (students)/work (parents), perceptions of driving, use of information communication technology, reasons for choosing a particular school and student and parental physical activity habits, screen time and weight status. The study has achieved a 100% school recruitment rate (12 secondary schools). ETHICS AND DISSEMINATION: The study has been approved by the University of Otago Ethics Committee. The results will be actively disseminated through reports and presentations to stakeholders, symposiums and scientific publications.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».