Workplace neighbourhood built-environment attributes and sitting at work and for transport among Japanese desk-based workers
Notice bibliographique
Résumé
Workplace settings-both internal and external-can influence how workers are physically active or sedentary. Although research has identified some indoor environmental attributes associated with sitting at work, few studies have examined associations of workplace neighbourhood built-environment attributes with workplace sitting time. We examined the cross-sectional associations of perceived and objective workplace neighbourhood built-environment attributes with sitting time at work and for transport among desk-based workers in Japan. Data were collected from a nationwide online survey. The Abbreviated Neighborhood Environment Walkability Scale (n = 2137) and Walk Score® (for a subsample of participants; n = 1163) were used to assess perceived and objective built-environment attributes of workplace neighbourhoods. Self-reported daily average sitting time at work, in cars and in public transport was measured using a Japanese validated questionnaire. Linear regression models estimated the associations of workplace neighbourhood built-environment attributes with sitting time. All perceived workplace neighbourhood built-environment attributes were positively correlated with Walk Score®. However, statistically significant associations with Walk Score® were found for sitting for transport but not for sitting at work. Workers who perceived their workplace neighbourhoods to be more walkable reported a longer time sitting at work and in public transport but a shorter sitting time in cars. Our findings suggest that walkable workplace neighbourhoods may discourage longer car use but have workplaces where workers spend a long time sitting at work. The latter finding further suggests that there may be missed opportunities for desk-based workers to reduce sitting time. Future workplace interventions to reduce sitting time may be developed, taking advantage of the opportunities to take time away from work in workplace neighbourhoods.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».