Impact of new rapid transit on physical activity: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
New rapid transit investments have been motivated by environmental, economic, and health benefits. Given transit's potential to increase active travel, recent research leverages transit changes for natural experiment studies to examine physical activity outcomes. We aimed to quantify the association size, critically examine existing literature, and make recommendations for future studies to advance research and policies on active travel, transportation, and physical activity. Studies of physical activity impacts following transit interventions were systematically reviewed using seven health and transport databases (May–July 2017). Two investigators extracted data on sample size, intervention, pre- and post-intervention physical activity, and relevant measurement information. Inconsistency of results and estimated overall mean physical activity change post-intervention were assessed. Forest plots were created from physical activity change in each study using a general variance-based random effects model. Of 18 peer-reviewed articles examining health behaviors, 15 addressed physical activity and five were natural experiment studies with pre- and post- intervention measurements. Studies varied by intervention, duration, outcome measurement, sampling location, and spatial method. Q (201) and I 2 (98%) indicated high study heterogeneity. Among these five studies, after transit interventions, total physical activity decreased (combined mean - 80.4 min/week, 95% CI - 157.9, −2.9), but transport-related physical activity increased (mean 6.7 min/week, 95% CI - 10.1, 23.5). Following new transit infrastructure, total physical activity may decline but transport-related physical activity may increase. Positive transit benefits were location, sociodemographic, or activity-specific. Future studies should address context, ensure adequate follow-up, utilize controls, and consider non-residential environments or participants.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».