Changes in Objectively-Determined Walkability and Physical Activity in Adults: A Quasi-Longitudinal Residential Relocation Study
Notice bibliographique
Résumé
Causal evidence for the built environment’s role in supporting physical activity is needed to inform land use and transportation policies. This quasi-longitudinal residential relocation study compared within-person changes in self-reported transportation walking, transportation cycling, and overall physical activity during the past 12 months among adults who did and did not move to a different neighbourhood. In 2014, a random sample of adults from 12 neighbourhoods (Calgary, AB, Canada) with varying urban form and socioeconomic status provided complete self-administered questionnaire data (n = 915). Participants, some of whom moved neighbourhood during the past 12 months (n = 95), reported their perceived change in transportation walking and cycling, and overall physical activity during that period. The questionnaire also captured residential self-selection, and sociodemographic and health characteristics. Walk Scores® were linked to each participant’s current and previous neighbourhood and three groups identified: walkability “improvers” (n = 48); “decliners” (n = 47), and; “maintainers” (n = 820). Perceived change in physical activity was compared between the three groups using propensity score covariate-adjusted Firth logistic regression (odds ratios: OR). Compared with walkability maintainers, walkability decliners (OR 4.37) and improvers (OR 4.14) were more likely (p < 0.05) to report an increase in their transportation walking since moving neighbourhood, while walkability decliners were also more likely (OR 3.17) to report decreasing their transportation walking since moving. Walkability improvers were more likely than maintainers to increase their transportation cycling since moving neighbourhood (OR 4.22). Temporal changes in neighbourhood walkability resulting from residential relocation appear to be associated with reported temporal changes in transportation walking and cycling in adults.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».