Caractéristiques de l’environnement bâti du quartier associées à différents types d’activité physique chez les adultes canadiens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction L’étude tente d’estimer les associations entre les caractéristiques du milieu bâti d’un quartier et la marche comme moyen de transport (MT), la marche récréative (MR), l’activité physique à intensité modérée (APM) et l’activité physique à intensité élevée (APE) chez les adultes, indépendamment des caractéristiques sociodémographiques et de l’autosélection du lieu de résidence (les raisons liées à l’activité physique associées au choix d’un quartier par quelqu’un). Méthodologie En 2007 et 2008, 4 423 adultes de Calgary ont répondu à des entrevues au téléphone fixe portant sur l’activité physique, leurs caractéristiques sociodémographiques et les raisons de l’autosélection de leur résidence. À l’aide de données spatiales, nous avons estimé la densité de population, la proportion d’espaces verts, la longueur des sentiers et des pistes cyclables, la densité commerciale, la densité des arrêts d’autobus, la densité des arbres gérés par la ville, la longueur de trottoir, les divers types de parcs et l’offre de destinations récréatives dans un rayon de 1,6 km en fonction du code postal résidentiel géolocalisé des participants. Des modèles linéaires généralisés ont été utilisés pour estimer les associations entre les caractéristiques de l’environnement bâti du quartier et la participation à des activités physiques hebdomadaires dans le quartier (10 minutes/semaine ou plus, rapports de cotes [RC]) et, parmi les personnes ayant déclaré une participation, la durée de l’activité (coefficients bêta [B] non normalisés). Résultats L’échantillon comprenait davantage de femmes (59,7 %) que d’hommes (40,3 %) et l’âge moyen (écart-type) était de 47,1 ans (15,6 ans). L'utilisation de la MT était associée à la densité des intersections (RC = 1,11; IC à 95% : 1,03 à 1,20) et des commerces (RC = 1,52; 129 à 1,78) et à la longueur des trottoirs (RC = 1,19; 1,09 à 1,29) alors que le nombre de minutes de MT était associé à la densité commerciale (B = 19,24 minutes/semaine; 11,28 à 27,20), à la densité d’arbres (B = 6,51; 2,29 à 10,72 minutes/semaine) et à l’offre de destinations récréatives (B = −8,88 minutes/ semaine, −12,49 à −5,28). L'utilisation de la MR était associée à la longueur des sentiers ou pistes cyclables (RC = 1,17; 1,05 à 1,31). Avoir une APM était associé à l’offre de destinations récréatives (RC = 1,09; 1,01 à 1,17) et à la longueur de trottoir (RC = 1,10; 1,02 à 1,19), alors que le nombre de minutes d’APM était associé négativement à la densité de population (B = −8,65 minutes/semaine; −15,32 à −1,98). Avoir une APE était associé à la longueur de trottoir (RC = 1,11; 1,02 à 1,20), à la longueur des sentiers ou pistes cyclables (RC = 1,12; 1,02 à 1,24) et à la proportion d’espaces verts dans le quartier (RC = 0,89; 0,82 à 0,98). Le nombre de minutes d’APE était associé à la densité d'arbres (B = 7,28 minutes/semaine; 0,39 à 14,17). Conclusion Certaines caractéristiques de l’environnement bâti du quartier semblent importantes pour favoriser la pratique d’activité physique, tandis que d’autres peuvent être plus propices à l’augmentation de la durée de l’activité physique. Les modifications augmentant la densité de destinations utilitaires et la quantité de trottoirs dans les quartiers seraient susceptibles d’augmenter les niveaux totaux d’activité physique dans les quartiers.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».