Objectively measured active transportation to school and other destinations among 10–13 year olds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Descriptive data on active transportation in children focuses on the trip to school and has relied on subjective reports. The purpose of this study was to use objective measures to describe total active transportation and active transportation to common destinations within children. METHODS: This was a descriptive study of 388 children aged 10-13 years from Kingston, Ontario, Canada. Participants wore a Garmin GPS watch during waking hours for seven days. Personal Activity Measurement Location System software used the GPS data to identify trips, time spent in each trip and the trip modality (walking, bicycle or vehicle). Google Maps software was used to identify trip destinations. RESULTS: A total of 8875 trips were identified. Most (69%) trips were made by vehicle; 25% were made by walking and 6% by bicycle. Mean time spent in active transportation was 10.3 min/day (95% CI: 7.4, 14.5). Time spent in active transportation was higher for boys (12.1 min/day [95% CI: 8.8, 17.0) than for girls (8.5 min/day [95% CI: 6.1, 12.0]) and increased from 7.7 min/day (95% CI: 5.5, 11.1) at age 10 to 14.3 min/day (95% CI: 10.3, 19.9) at age 13. Time spent in active transportation was lower in the winter by comparison to the other seasons. The four most common active transportation destinations were the participant's home, school, other people's homes, and parks or greenspace with 69%, 39%, 37% and 32% of participants walking or bicycling to these destinations at least once over the 7-day measurement period. CONCLUSION: Over 65% of trips made and time spent travelling occurred in a vehicle. When active transportation was used, the most common destinations were home, school, other people's homes, and parks.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».