Associations between Light Rail Transit and physical activity: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Investment in public transport is on the rise as many cities around the world aim to reduce their carbon footprint and improve population health. One such investment is building or extending Light Rail Transit (LRT). Focusing on studies in the USA, Canada, Australia, and New Zealand, this paper reports the results of a systematic review on the associations between LRT and physical activity. This systematic review adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. Twenty studies were identified through a search of five bibliographic databases (Web of Science, Transport Research International Documentation (TRID), Scopus, Medline, and SPORTDiscus) (n=5,866) and a systematic Google search (n=446). At least two reviewers conducted the search and reviewed the titles and abstract of each identified article to include in the review. Standardized data extraction forms were used to document information from each selected article. The forms included a risk of bias assessment tool. Two reviewers completed the Effective Public Health Practice Project (EPHPP) Quality Assessment Tool for Quantitative Studies. Our findings show that moderate certainty of evidence exists for the relationship between LRT and walking behaviour. Here, all studies, most of which were natural experiments (n = 6), found a positive association between LRT and walking behaviour, with LRT leading to an increase of 7–40% in walking in most studies (n = 7 out of 8). A positive relationship between LRT and moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) and between LRT and cycling was also often identified; however, results were inconsistent, and certainty of evidence is low for MPVA, and very low for cycling. Further, some studies (n = 3) identify differences in physical activity participation at different LRT stations, suggesting that station design, surrounding land use, and built environment play important roles in promoting physical activity around LRT. Given this, practitioners can be relatively confident that LRT investments will result in increased walking behaviour.
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 | 0,013 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».