Does parental support influence children's active school travel?
Notice bibliographique
Résumé
Today's ‘backseat generation’ of children is more often driven to school. Active school travel (AST) can contribute up to 30% of recommended daily physical activity. Although governed by a complex set of factors, parents are considered ‘gatekeepers’ of children's travel mode decisions. Therefore, we investigate the relationship between parental support and children's AST. Data were from Active Streets , Active People-Junior (British Columbia, Canada). Children self-reported travel mode to/from school for 1 week (10 trips). We assessed parental perceived neighborhood traffic and crime safety (Neighborhood Environmental Walkability Scale-Youth) and frequency of parental support for AST (0–5 ×/week). We investigated the association between daily AST behaviour and parental support using logistic regression (controlling for age, sex, distance to school and perceived neighborhood safety). In our sample ( n = 179, 11.0 ± 1.0 years, 59% girls), 57% reported daily AST and 63% of parents provided daily support. Bivariate analyses showed AST behaviour was significantly associated with parental support frequency and parents' perceived safety. In adjusted analysis, daily parental support remained significantly associated with daily AST (OR 9.0, 95% CI 4.2, 19.7). The relationship between parental support and AST was independent of noted correlates of AST. Thus, interventions that focus solely on changes to the built environment may not be enough to encourage AST. Therefore, interventions that aim to increase AST should involve parents and children in the planning process.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».