Study of active neighborhoods in Detroit (StAND): study protocol for a natural experiment evaluating the health benefits of ecological restoration of parks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals living in deprived inner cities have disproportionately high rates of cancers, Type 2 diabetes and obesity, which have stress- and physical inactivity-related etiologies. This study aims to quantify effects of ecological park restoration on physical activity, stress and cardio-metabolic health outcomes. METHODS: The Study of Active Neighborhoods in Detroit is a quasi-experimental, longitudinal panel natural experiment with two conditions (restored park intervention (INT) and control (CNT)) and annual measurements at baseline and 3-years post-restoration. Individuals (sampled within 500 m of an INT/CNT park) serve as the unit of analysis. Restoration (n = 4 parks) involves replacing non-native plants and turf with native plants; creating trails; posting signage; and leading community stewardship events. The CNT condition (n = 5) is an unmaintained park, matched to INT based on specified neighborhood conditions. Recruitment involves several avenues, with a retention goal of 450 participants. Park measures include plant/avian diversity; usage of the park (SOPARC); signs of care; auditory environment recordings; and visual greenness using 360 imagery. Health outcomes include device-based physical activity behavior (primary outcome); salivary cortisol (secondary outcome); and several downstream health outcomes. Exposure to the INT will be assessed through visual contact time and time spent in the park using GPS data. Changes in health outcomes between years and INT versus CNT will be tested using generalized linear (mixed) models. DISCUSSION: Our study will examine whether restored urban greenspaces increase physical activity and lower stress, with public health planning implications, where small changes in neighborhood greenspaces may have large health benefits in low-income neighborhoods. STUDY REGISTRATION: Registration: OSF Preregistration registered March 31, 2020. Accessible from https://osf.io/surx7.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».