Estimating walking and bicycling in Canada and their road collision fatality risks: The need for a national household travel survey
Notice bibliographique
Résumé
Canada does not conduct a national household travel survey, resulting in a data gap on walking and bicycling. These data are key to surveillance of physical activity and health, as well as in epidemiological injury risk calculations. This study explored the use of available national data sources, the Canadian census and the Canadian Community Health Survey (CCHS), to tally walking and bicycling and examine trends in fatality risk. Estimates of the percentage and number of Canadians walking or bicycling to work were calculated for 1996-2016 using the census. The CCHS was used to estimate the number and proportion of Canadians walking or bicycling for leisure (2000-2014) and to work or school (2008-2014). We combine these data with National Collision Database data on the number of pedestrian and bicyclist fatalities (1999-2017) and compare trends in fatality risk over time using each dataset. Across all data sources, walking was more common among women, while bicycling was more common among men. Men were at higher fatality risk than women. These results should be interpreted with caution given limitations this study identifies in census and CCHS data, including narrow definitions for bicycling behaviour, lack of detail regarding amount of use, and inconsistency of questions asked over time. A national household travel survey should be a priority for public health purposes in Canada.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».