Barriers to and facilitators of active travel from the youth perspective: A qualitative meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Active travel (AT) such as walking, cycling, or wheeling to/from places represents a relatively accessible form of transportation and source of physical activity for younger populations (ages 5–19). While youth AT is a topic of interest to geography, planning, and public health audiences, larger-scale qualitative reviews of specific topics like in-depth investigations of youth perceived barriers and facilitators of AT have been generally lacking. To offer an original qualitative review of this literature in service of supporting more precise intervention programming and policy recommendations, as well as to outline directions for future research, this paper pairs systematic review and qualitative meta-synthesis methods to document and thematically synthesize the existing qualitative literature regarding youth perceptions of AT barriers and facilitators. After vetting the results of our search, 53 papers met the parameters of the review inclusion criteria and were included in the final meta-synthesis. Using the National Institute for Health and Care Excellence’s tool, quality assessments of the 53 included articles suggested, generally, low- to moderate-quality research. Applying qualitative meta-analytical methods, the ensuing developed themes outlined youth perceived barriers as emphasizing social and physical threats, poor motivation and efficacy, and unsupportive local social and community capital. Perceived facilitator themes were characterized by positive individual assessments of AT skill and efficacy, social dynamics, and supportive local community environments. Collectively the generated themes related to perceived barriers and facilitators indicated that factors from across multiple levels (e.g., individual, community) of both social and built environments can be consequential in youth AT decision-making processes and eventual participation, suggesting that future AT interventions should consider multi-level approaches and designs in their programming efforts. Future research is encouraged to undertake sociogeographically comparative or targeted group analyses, explore the inclusion of youth perspectives of, or contributions to, local AT policy, and investigate crucial perceptual mechanisms more in-depth.
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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 | 0,066 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».