Dog Walking as Physical Activity and Multi-Level Correlates of Dog Walking among Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the association of dog ownership and dog walking with moderate to vigorous physical activity (MVPA) and BMI among adolescents and examine correlates of dog walking. METHODS: Participants were adolescents (n=928) from the Baltimore, MD and Seattle, WA regions, ages 12-17 years. Measures included 7 days of accelerometer monitoring, GIS measures of the built environment, and surveys of psychosocial and environment characteristics. Minutes/day of MVPA and BMI were compared among adolescents (1) without a dog (n=441) and those with a dog who (2) do (n=300) or (3) do not (n=184) walk it. Among adolescents with a dog (n=484), models assessed relations between dog walking (days/week) and (1) demographic, (2) psychosocial (physical activity self-efficacy), (3) home environment (electronic device ownership), (4) perceived neighborhood environment, and (5) objective neighborhood walkability factors. All models were adjusted for participant demographic factors. RESULTS: Adolescent dog walkers obtained 4-5 more minutes/day of MVPA than those with dogs but were non-dog-walkers (p=.044) and those who lived in non-dog households (p=.025). Adolescents who walked their dog were more likely to have a more educated parent (p=.056), own more personal electronics (p=.047), have better perceived neighborhood aesthetics (p=.016), live in a more walkable neighborhood (p=.045), and live in a multifamily home (p =0.003) compared to adolescents with dogs who did not walk them. Adolescents’ age interacted with physical activity self-efficacy (p=.045) and perceived neighborhood aesthetics (p<.001), where self-efficacy and aesthetics were positively associated with dog walking among younger adolescents and not associated in older adolescents. Adolescent BMI was not associated with dog walking or dog ownership. CONCLUSIONS: Dog walking was an important contributor to overall MVPA, where dog walkers obtained 7-8% more minutes/day of MVPA than those who did not walk them, and correlates of dog walking were found at multiple levels of influence. Results suggest interventions to increase dog walking at the environmental and psychosocial levels are worthy of evaluation, particularly given that nearly 50% of US households own dogs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».