Everyday Walking Among Older Adults and the Neighborhood Built Environment: A Comparison Between Two Cities in North America
Notice bibliographique
Résumé
A walkable neighborhood becomes particularly important for older adults for whom physical activity and active transportation are critical for healthy aging-in-place. For many older adults, regular walking takes place in the neighborhood and is the primary mode of mobility. This study took place in eight neighborhoods in Metro Portland (USA) and Metro Vancouver (Canada), examining older adults' walking behavior and neighborhood built environmental features. Older adults reported walking for recreation and transport in a cross-sectional telephone survey. Information on physical activity was combined with audits of 355 street segments using the Senior Walking Environmental Audit Tool-Revised (SWEAT-R). Multi-level regression models examined the relationship between built environmental characteristics and walking for transport or recreation. Older adults [N = 434, mean age: 71.6 (SD = 8.1)] walked more for transport in high-density neighborhoods and in Metro Vancouver compared to Metro Portland (M = 12.8 vs. M = 2.2 min/day; p < 0.001). No relationship was found between population density and walking for recreation. Older adults spent more time walking for transport if pedestrian crossing were present (p = 0.037) and if parks or outdoor fitness amenities were available (p = 0.022). The immediate neighborhood built environment supports walking for transport in older adults. Comparing two similar metropolitan areas highlighted that high population density is necessary, yet not a sufficient condition for walking in the neighborhood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».