Children and Nature: Linking Accessibility of Natural Environments and Children’s Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research suggests that increasing children's nature interactions can have positive benefits for their health-related quality of life (HRQOL); however, researchers have yet to examine how geographical context influences this relationship. The purpose of this study was to examine individual-level and environmental factors that are associated with HRQOL of children from different geographical contexts. Data were collected for 851 children from 34 elementary schools in Ontario, Canada. The natural environments around each child's home were computed using geospatial analyses in a geographic information system. Natural environment measures were combined with HRQOL and the demographics from child surveys to be used in a series of step-wise linear regression models. These models explored the relationship between children's HRQOL and the natural environment in urban/suburban and rural populations. In addition to important individual-level determinants, the findings revealed that characteristics of the natural environment, including the amount of greenness, park, and water, show significant relationships in the urban/suburban population. Interpersonal variables were the key predictors of HRQOL in the rural population. Where children live influences relationships between nature and HRQOL. These findings have implications for policymakers, health practitioners, educators, and parents in the design and the promotion of nature for children's HRQOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».