Changes in bicycling frequency in children and adults after bicycle skills training: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Encouraging more trips by bicycle is often an objective of bicycle skills training. Bicycle skills training programs have been implemented in several countries, cities, and schools, but few evaluations measure changes in bicycling. We conducted a scoping review to identify and describe evidence of changes in bicycling frequency associated with bicycle skills training. We also describe and compare the theoretical basis, context, and training content of bicycle skills trainings that might be associated with changes in bicycling. We searched six electronic databases, grey literature websites, Google Scholar, and citations in relevant articles for pre- and post-test studies of bicycle skill training interventions which measured bicycling frequency in children or adults. We assessed the theory, context, and content of the bicycle skills training interventions using pre-defined concepts and a behaviour change technique taxonomy. We found 12 studies. Six studies assessed programs for adult populations, of which five reported increases in overall bicycling and three reported increases in bicycling to work. Six studies assessed programs for children, of which five reported increases in overall bicycling and three reported increases in bicycling to school. Information about the statistical significance of these results was sometimes missing. Studies described intervention content adequately, but poorly reported details about intervention theory and context. No associations were found between intervention content and changes in bicycling frequency. Bicycle skills training increases participants’ bicycling, but evidence is heterogeneous among a small number of studies. Sparse reporting limited our ability to detect associations between changes in bicycling frequency and the training theory, context, or content. Future studies should strive to report details on theory, context, and content to help assess effectiveness and generalizability.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».