Walking on Water—A Natural Experiment of a Population Health Intervention to Promote Physical Activity after the Winter Holidays
Notice bibliographique
Résumé
Background: Very few experimental studies exist describing the effect of changes to the built environment and opportunities for physical activity (PA). We examined the impact of an urban trail created on a frozen waterway on visitor counts and PA levels. Methods: We studied a natural experiment in Winnipeg, Manitoba, Canada that included 374,204 and 237,362 trail users during the 2017/2018 and 2018/2019 winter seasons. The intervention was a 10 km frozen waterway trail lasting 8–10 weeks. The comparator conditions were the time periods immediately before and after the intervention when ~10 kms of land-based trails were accessible to the public. A convenience sample of 466 participants provided directly measured PA while on the frozen waterway. Results: Most trail users were 35 years or older (73%), Caucasian (77%), and had an annual household income >$50,000 (61%). Mean daily trail network visits increased ~four-fold when the frozen waterway was open (median and interquartile range (IQR) = 710 (239–1839) vs. 2897 (1360–5583) visits/day, p < 0.001), compared with when it was closed. Users achieved medians of 3852 steps (IQR: 2574–5496 steps) and 23 min (IQR: 13–37 min) of moderate to vigorous intensity PA (MVPA) per visit, while 37% of users achieved ≥30 min of MVPA. Conclusion: A winter-specific urban trail network on a frozen waterway substantially increased visits to an existing urban trail network and was associated with a meaningful dose of MVPA. Walking on water could nudge populations living in cold climates towards more activity during winter months.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».