Play-Friendly Communities in Nova Scotia, Canada: A Content Analysis of Physical Activity and Active Transportation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The Play-Friendly Cities framework describes key municipal actions and indicators which support a community’s playability and can positively influence children’s health behaviors and quality of life. The purpose of this study was to conduct a content analysis of Nova Scotia physical activity (PA) and active transportation (AT) strategies by applying the playability criteria in the Play-Friendly Cities framework. Methods: PA and AT strategies from communities across Nova Scotia were assessed using the Play-Friendly Cities framework. Strategy content was analyzed based on indicators across four themes: participation of children in decision making, safe and active routes around the community, safe and accessible informal play environments, and evidence-informed design of formal play spaces. Results: Forty-two (28 PA,14 AT) strategies were reviewed and all included statements reflective of at least one indicator (8 ± 4; range: 1–14). Content about safe and active routes around the community was most prevalent (41 plans, 812 mentions), while participation of children in decision making was least frequently presented (18 plans, 39 mentions). Content about safe and accessible informal play environments (31 plans, 119 mentions) and evidence-informed design of formal play spaces (28 plans, 199 mentions) was also present. Conclusions: All PA and AT strategies included some content reflective of a Play-Friendly City; however, there was great variability in the number of included indicators. This summary provides key information on opportunities, such as increasing meaningful involvement of children in decision making, that can inform future municipal actions and policies to improve a community’s playability.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».