596Two approaches for estimating propensity score weights for examining neighbourhood built environment and walking changes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Walking is associated with the built environment, however, this association may be biased by residential self-selection. This study examined how walking duration changed with residential relocation, while accounting for unbalanced covariates that may contribute to residential self-selection, using two different propensity score inverse probability weight (IPW) methods. Methods Urban participants (n = 703) of Alberta’s Tomorrow Project with pre- and post-relocation neighbourhood built environment and walking data were included. A walkability index was created by aggregating estimates for population density, street connectivity, and destination diversity. Participants were categorized into three groups based on change in residential walkability (decreased, minimal change, or increased). The association between changes in walkability and walking duration (min/week) was modelled with linear regression. Two types of IPWs were applied: 1) manually generated from multinomial regression models, and 2) generated from generalized boosted models. Results All three groups increased walking duration from pre- to post-relocation, however the largest increase was among participants who had increased walkability (M = 73.2, SD = 388), followed by those with minimal change (M = 60.0, SD = 382) and decreased (M = 50.2, SD = 374) walkability. Longitudinal associations between walkability change and walking were not statistically significant (p < 0.05) in models with or without IPWs. Conclusions Changes in neighbourhood walkability were not associated with changes in walking, regardless of how the sample was weighted. Further research should examine changes in the neighbourhood environment with different types of walking and physical activity behaviours. Key messages IPW methods can be used to account for unbalanced covariates in analyses that involve possible self-selection bias.
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 | 0,042 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».