Exploring Relationships Between Fitness Predictors and Activity Opportunities Using Novel Geographic Information Systems Measurements
Notice bibliographique
Résumé
0519 PURPOSE: To explore the unique characteristics of the continuous distance data from Geographic Information Systems (GIS) from participants' homes to develop a predictive tool using precise measures between GIS and opportunities for activity benefits. METHODS: 242 subjects over 55yrs from a registry at the Canadian Centre for Activity and Aging in the London area who lived less than 4000 meters of any of the identified 11 physical activity opportunity (PAO) GIS distances. Baseline physiologic outcomes were used. Standard linear modeling methods including examining correlations with independent and dependent variables and descriptive results were used to determine which related methods to employ. We used observations from our interventions and evidence from literature indicating important relationships between fitness, distance and density of PAO to guide exploration. GIS PAO distances are dominant forces with different densities across the range of PAOs. Linear models using the continuous GIS measures were generated for PAOs within three density modes of between 300m, 300 to 1000m, and over 1000m. We examined multicollinearity and non-linear influences within each distribution. Data reduction methods aided in exploring similar factors to unify some variances. Quantitative information guided the final multivariate predictive model building. Logical interactions were introduced in the model building to reduce the effect of some multicollinearity amongst a few PAOs. RESULTS: All distances were significantly correlated with each other. No significant optimal model could explain a direct relationship between the PAO and the outcomes in any of the three densities. The interactions indicated a few of the PAO variables should be functionally grouped to reduce random error when modelling. CONCLUSIONS: This systematic investigation into a new tool provides some insight into the power that the continuous data from GIS can provide. It also generates additional challenges to determine the best way to use this continuous data to determine how the associated characteristics influence population fitness. The covariate influences on the amount of explained variance generates the need for secondary investigations. Continued exploration into how to redirect the covariate influence and better explain the systematic variance and find the influential confounders when including continuous measures in our investigations of fitness promotion ecology is required.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».