If You Make it Free, Will They Come? Using a Physical Activity Accessibility Model to Understand the Use of a Free Children’s Recreation Pass
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's sedentary lifestyles and low physical activity levels may be countered using population-level interventions. This study examines factors influencing the use of a free community-wide physical activity access pass for grade 5 students (G5AP). METHODS: A natural experiment with longitudinal data collection. A sample of 881 children completed the 9-month follow-up survey self-reporting where they used the G5AP. Two analyses were conducted: Getis-Ord GI* geographic cluster analysis of the spatial distribution of users, and logistic regression examining the relationship between use and accessibility (informational, economic, and geographic) and mobility options, while accounting for intrapersonal and interpersonal factors. RESULTS: Overall, 44.9% of children used the G5AP with clusters of high use in urban areas and low use in the suburbs. Other factors significantly related to G5AP included gender (girls), informational accessibility (active recruitment), economic accessibility (median household income), geographic accessibility (facilities within 1.6 km of home), and mobility options (access to Boys & Girls Club bus). CONCLUSIONS: This study found that a diverse population of children used the G5AP. To continue being successful, community-based physical activity interventions need to ensure that the intervention increases geographic, economic, and informational accessibility and provides mobility options that are available to the target population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».