Test-Retest Reliability and Walk Score® Neighbourhood Walkability Comparison of an Online Perceived Neighbourhood-Specific Adaptation of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing public health interest in the contributions of the built environment in enabling and supporting physical activity. However, few tools measuring neighbourhood-specific physical activity exist. This study assessed the reliability of an established physical activity tool (International Physical Activity Questionnaire: IPAQ) adapted to capture perceived neighbourhood-specific physical activity (N-IPAQ) administered via the internet and compared N-IPAQ outcomes to differences in neighbourhood Walk Score®. A sample of n = 261 adults completed an online questionnaire on two occasions at least seven days apart. Questionnaire items captured walking, cycling, moderate-intensity, and vigorous-intensity physical activity, undertaken inside the participant’s perceived neighbourhood in the past week. Intraclass correlations, Spearman’s rank correlation, and Cohen’s Kappa coefficients estimated item test-retest reliability. Regression estimated the associations between self-reported perceived neighbourhood-specific physical activity and Walk Score®. With the exception of moderate physical activity duration, participation and duration for all physical activities demonstrated moderate reliability. Transportation walking participation and duration was higher (p < 0.05) in more walkable neighbourhoods. The N-IPAQ administered online found differences in neighbourhoods that vary in their walkability. Future studies investigating built environments and self-reported physical activity may consider using the online version of the N-IPAQ.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».