The Associations of Built Environment with Older People Recreational Walking and Physical Activity in a Chinese Small-Scale City of Yiwu
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity would bring in plenty of health benefits, especially recreational physical activity (RPA). Previous studies have suggested that built environment would affect older people's recreational walking (RW) and RPA, but how the effects exist in a small-scale Chinese city remains unclear. Two hundred and fifty-two older participants were recruited in the city of Yiwu using cross-sectional survey of random samples in 2019. RW and RPA level of participants and perceived scores of built environments were collected using the International Physical Activity Questionnaire and Neighborhood Environment Walkability Scale, respectively. Linear regression analysis was conducted to investigate the association of built environment with older people's RW and RPA. The results showed that two main factors affecting older people's RW and RPA were residential density and aesthetics. Additionally, access to services was related to RW, and street connectivity was correlated with RPA. The associations of RW with built environment varied slightly with demographic variables included in the regression model. All the results suggested that lower residential density, better aesthetics environment, and higher street connectivity would motivate older people to engage more in RW and RPA. The better access to services encourages only RW, not RPA, in older people. These findings would be helpful for policy decision makers in the urban construction process in Yiwu. More studies are needed to enlarge the scientific evidence base about small-scale cities in China.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».