How much is enough? Assessing the influence of neighborhood walkability on undertaking 10-minute walks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neighborhood walkability is increasingly perceived as an effective way to support individuals’ health, since living in a walkable environment is associated with increases in utilitarian walking. Yet, while people are more likely to walk in more walkable neighborhoods, increased walkability can also lead to walking shorter distances, thus mitigating the positive health outcomes associated with walkable environments. Given that the World Health Organization recommends physical activity to be performed in sessions of at least 10 minutes, the aim of this research is to explore the relationship between neighborhood walkability and individuals’ likeliness of walking in sessions of at least 10 minutes. A multilevel logistic regression is generated using data from the Montreal, Canada, 2013 Origin-Destination Survey. The results show that the probability of walking at least 10 minutes for shopping purposes is equally high in the 80-89 and 90-100 Walk Score neighborhoods. In contrast, car ownership is a strong predictor of walking at least 10 minutes, especially in higher Walk Score neighborhoods. These findings suggest that transport policies aimed at reducing car ownership, combined with land use policies, can be most effective in supporting the minimal 10-minute sessions of walking for shopping purposes. This study provides a nuanced assessment of walkability and is of relevance to researchers and planners wishing to assess and develop policies for increasing health benefits through active transportation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle