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Enregistrement W2996662412 · doi:10.1016/j.jth.2019.100788

Socio-demographic patterns of public, private and active travel in Latin America: Cross-sectional findings from the ELANS study

2019· article· en· W2996662412 sur OpenAlexaff
Gérson Ferrari, Irina Kovalskys, Mauro Fisberg, Georgina Gómez, Attilio Rigotti, Lilia Yadira Cortés, Martha Cecilia Yépez García, Rossina G. Pareja, Marianella Herrera‐Cuenca, Ioná Zalcman Zimberg, Viviana Guajardo, Michael Pratt, Priscila Bezerra Gonçalves, Jorge Rosales-Salas, Carlos Cristi‐Montero, Fernando Rodríguez‐Rodríguez, Heather Waddell, Fanny Petermann‐Rocha, Carlos Celis‐Morales, Jean‐Philippe Chaput, Shaun Scholes, Dirceu Solé, Berthold Koletzko, Luís A. Moreno, Katherine L. Tucker, María Paz Amigo, Ximena Janezic, Fernando Cardini, Myriam Echeverry, Martin Langsman, Natasha Aparecida Grande de França, Guadalupe Echeverría, Leslie Landaeta‐Díaz, O. Castillo, Luz Nayibe Vargas, Luisa Fernanda Tobar, Yuri Castillo, Rafael Monge Rojas, Anne Chinnock, Mónica Villar Cáceres, María Belén Ocampo, Rossina Pareja Torres, Maria Reyna Liria-Domínguez, Krysty Meza, Mellisa Abad, Mary E. Penny, Maritza Landaeta, Betty Méndez, Maura Vásquez, Omaira Rivas, Carmen Meza, Servando Ruiz, Guillermo Ramírez, Pablo Hernández, Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, Claudia Alberico

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport & Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversidad Central de VenezuelaPontificia Universidad Católica de ChileConsejo de Desarrollo Científico y Humanístico, Universidad Central de VenezuelaUniversidad San Francisco de QuitoPontificia Universidad JaverianaUniversidad de Costa Rica
Mots-clésLatin AmericansPublic transportGeographyCyclingSocioeconomic statusPublic healthDemographySocioeconomicsCross-sectional studyPopulationDescriptive statisticsTravel timeEnvironmental healthMedicineGerontologyTransport engineeringPolitical scienceSociologyEngineeringForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active travel such as walking or cycling has been associated with more favorable health outcomes. However, evidence on patterns of transportation in Latin America is scarce. Therefore, the aim of this study was to quantify and characterise socio-demographic patterns of public, private and active travel in Latin American countries. Data from the Latin American Study of Nutrition and Health, a population-based, cross-sectional survey conducted in eight Latin American countries including Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Peru and Venezuela (n = 9218; age range: 15–65 years). Transportation modes include public (bus, taxi, subway and train), private (car and motorcycle) and active (walking and/or cycling). Outcomes for this study include time spent in different modes of transportation. We performed overall and country-specific descriptive analyses to examine differences by sex, age, socioeconomic and education level. For the overall cohort, public transport represent 34.9% of the total travel time, whereas private, walking and cycling represent 48.2%, 10.6% and 6.3% of the total travel time. Time spent using public travel was highest in Venezuela (48.4%); Peru had the highest proportions of private travel (52.5%); Time spent walking and cycling was highest in Costa Rica (14.8% and 12.2%, respectively). The average travel time spent in public and private transport were 299.5 min/week (95% CI: 292.4307.0) and 379.6 min/week (95% CI: 368.0, 391.5) respectively; figures for walking and cycling were 186.9 min/week (95% CI: 181.8, 191.9) and 201.1 min/week (95% CI: 187.8, 216.9). Public and private transport were the most common forms of travel in Latin America. Active travel (walking or cycling) represent 17% of total physical activity, therefore, promoting and providing the right infrastructure for active commuting could translate in increasing the population overall levels of physical activity in Latin America. Transporte activo como caminada o bicicleta ha sido asociado con una salud más favorable. Sin embrago, la evidencia en transporte activo en Latinoamérica es escasa. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue cuantificar y describir las características sociodemográficas del transporte público, privado y activo en países de Latino América. Los datos provienen del “Estudio sobre Nutrición y Salud en Latinoamérica”, y fueron recogidos a través de encuestas nacionales en ocho países, incluyendo Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Peru y Venezuela (n = 9.218; edad: 15–65 años). Los modos de transportarse fueron, público (bus, taxi, metro y tren), privado (auto y motocicleta) y activo (caminar y/o bicicleta). Los resultados incluyeron el tiempo dedicado a los diferentes modos de transporte. Se realizó un análisis descriptivo de cada país para examinar las diferencias por sexo, edad, nivel socioeconómico y educativo. En general, el tiempo utilizado para transporte público representó el 34,9%, mientras que para el transporte privado, caminar y desplazarse en bicicleta representaron un 48,2%, 10,6% y 6,3%. El tiempo utilizado en viajes públicos fue más alto en Venezuela (48,4%); Perú tuvo la mayor cantidad de viajes privados (52,5%); el tiempo dedicado a caminar y bicicleta fue más alto en Costa Rica (14,8% y 12,2%). El tiempo de viaje en transporte público y privado fue de 299,5 min/semana (IC95%: 292,4–307,0) y 379,6 min/semana (IC95%: 368,0–391,5); las cifras de caminar y bicicleta fueron 186,9 min/semana (IC95%: 181,8–191,9) y 201,1 min/semana (IC95%: 187,8–216,9). El transporte público y privado fueron las formas de desplazamiento más comunes. Los viajes activos (caminada o bicicleta) representan el 17% de la actividad física total, por tanto, promover y proporcionar la infraestructura adecuada para los desplazamientos activos, podría traducirse en un aumento de los niveles generales de actividad física en América Latina. O transporte ativo, como caminhada ou bicicleta, tem sido associado com uma saúde mais favorável. No entanto, as evidências do transporte ativo na América Latina são escassas. Portanto, o objetivo deste estudo foi quantificar e descrever as características sociodemográficas do transporte público, privado e ativo em países da América Latina. Os dados são provenientes do “Estudo sobre Nutrição e Saúde na América Latina” e foram coletados por meio de pesquisas nacionais em oito países, incluindo Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, Equador, Perú e Venezuela (n = 9218; Idade: 15 a 65 anos). Os modos de transporte foram: público (ônibus, táxi, metrô e trem), privado (carro e moto) e ativo (caminhada e/ou bicicleta). Os resultados incluíram o tempo dedicado aos diferentes modos de transporte. Uma análise descritiva de cada país foi realizada para examinar as diferenças por sexo, idade, nível socioeconômico e educacional. ados: Em geral, o tempo utilizado no transporte público representou 34,9%, enquanto no transporte privado, caminhada e ciclismo foram 48,2%, 10,6% e 6,3%. O tempo gasto em transporte público foi maior na Venezuela (48,4%); O Peru teve a maior quantidade de transporte privado (52,5%); o tempo gasto caminhando e andando de bicicleta foi maior na Costa Rica (14,8% e 12,2%). O tempo médio por transporte público e privado foi de 299,5 min/semana (IC95%: 292,4–307,0) e 379,6 min/semana (IC95%: 368,0–391,5); os números de caminhada e bicicleta foram 186,9 min/semana (IC 95%: 181,8–191,9) e 201,1 min/semana (IC 95%: 187,8–216,9). O transporte público e privado foram as formas mais comuns de deslocamento. O transporte ativo (caminhada ou ciclismo) representam 17% da atividade física total, portanto, promover e fornecer infraestrutura adequada para o deslocamento ativo pode resultar em um aumento nos níveis gerais de atividade física da população em América Latina.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
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