Comparison Study of Perceived Neighborhood-Built Environment and Elderly Leisure-Time Physical Activity between Hangzhou and Wenzhou, China
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity and health are of significant importance for the rapid aging population in China. Built environment has been suggested to be associated with elderly physical activity and health. However, the association differences between cities remain unclear. Perceived built environment scores and elderly leisure-time physical activity (LTPA) of 308 elderly in Hangzhou and 304 elderly in Wenzhou were collected using Neighborhood Environment Walkability Scale and International Physical Activity Questionnaire, respectively. A multivariate linear regression method and T-test were used to analyze of the associations between elderly LTPA and built environment and the differences between the two cities, respectively. The results showed that LTPA was positively associated with walking/cycling facilities and crime safety in both cities. LTPA was positively correlated with residential density, aesthetics, pedestrian/traffic safety in Wenzhou and negatively correlated with access to services in Hangzhou. The perceived scores of aesthetics (2.71 vs. 2.45) and pedestrian/traffic safety (2.11 vs. 1.71) in Hangzhou were significantly higher than those in Wenzhou. The results suggested that built environment elements like higher walking/cycling facilities and crime safety may motivate elderly engaging LTPA in both cities. However, LTPA was affected by different factors in these two cities. In the urban redevelopment, survey conducted in its own city would provide meaningful information and cannot be neglected.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».