Influence of weather conditions on children’s school travel mode and physical activity in 3 diverse regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Children who engage in active school transportation (AST) have higher levels of physical activity (PA). Climate and weather were shown to influence adults’ daily travel behaviours, but their influence on children’s AST and PA has been less examined. This study examined the influence of weather conditions on children’s AST and overall PA. Children in grades 4 to 6 (N = 1699; age, 10.2 ± 1.0 years) were recruited in schools located in urban, suburban and rural areas, stratified by area-level socioeconomic status, in 3 different regions of Canada (Trois-Rivières, Québec; Ottawa, Ontario; Vancouver, British Columbia). Mode of school travel was self-reported and physical activity was measured using a pedometer. We used publicly available data on total precipitation and early morning temperature. AST increased with temperature only among girls. Daily precipitation was negatively associated with boys’ and girls’ PA while warmer temperature was associated with increased PA on weekend days. We also observed that season and region moderated the relationship between weather conditions and children’s physical activity behaviours. Our results suggest that daily weather variations influence children’s AST and PA to a greater extent than seasonal variations. Interventions designed to help children and families adapt to weather-related barriers to AST and PA are needed. Novelty: In Canada, weather conditions may influence children’s active behaviours daily. Associations between weather conditions, choice of travel mode and physical activity vary by sex, season, and region. Weather affects children's PA differently during the week than on weekends.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».