WHICH ASPECTS OF THE PERCEIVED URBAN ENVIRONMENT ARE ASSOCIATED WITH SELF-RATED HEALTH AND PHYSICAL ACTIVITY IN THE CITY OF GRAZ (AUSTRIA)?
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Neighborhood characteristics have been shown to be associated with health and health-promoting behavior. The aim of our study was to identify perceptions of the urban residential environment and their association with physical activity for specific purposes and with self-rated general health. Methods: A cross-sectional survey of inhabitants of Graz (a mid-sized Austrian city) aged 15–60 years was conducted in 2005. Self-reported data were obtained by means of computer-assisted telephone interviews. Participants (n=997) completed structured interviews including Likert-type scaled questions on neighborhood conditions, physical activity for specific purposes and self-rated general health. The questions concerning the neighborhood were factor-analyzed in order to generate primary measures of perceived neighborhood characteristics. Results: We found that a perceived high socio-economic quality of the residential environment is associated with higher levels of self-rated health and leisure time physical activity. The better self-rated health among individuals who were more satisfied with their quarter is not due to increased levels of sport and exercise. Both, sport and satisfaction with environmental quality are independently linked with self-rated health. Conclusions: Our results suggest that a high level of satisfaction with the individual's local infrastructure may urge the residents to engage in higher levels of physical activity for transportation, whereas the preferred mode of transportation may be gender-specific: men tend to use the bicycle while women walk. We found no clear relationship between satisfaction with the individual's social cohesion in his quarter and his/her physical activity. The results of our study may serve as a basis for devising structural preventive measures in urban environments (urban planning and design).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».