Nature contact and general health: Testing multiple serial mediation pathways with data from adults in 18 countries
Notice bibliographique
Résumé
The role of neighbourhood nature in promoting good health is increasingly recognised in policy and practice, but consistent evidence for the underlying mechanisms is lacking. Heterogeneity in exposure methods, outcome measures, and population characteristics, little exploration of recreational use or the role of different types of green or blue space, and multiple separate mediation models in previous studies have limited our ability to synthesise findings and draw clear conclusions. We examined multiple pathways linking different types of neighbourhood nature with general health using a harmonised international sample of adults. Using cross-sectional survey data from 18 countries (n = 15,917), we developed a multigroup path model to test theorised pathways, controlling for sociodemographic variables. We tested the possibility that neighbourhood nature (e.g. greenspace, inland bluespace, and coastal bluespace) would be associated with general health through lower air pollution exposure, greater physical activity attainment, more social contact, and higher subjective well-being. However, our central prediction was that associations between different types of neighbourhood nature and general health would largely be serially mediated by recent visit frequency to corresponding environment types, and, subsequently, physical activity, social contact, and subjective well-being associated with these frequencies. Several subsidiary analyses assessed the robustness of the results to alternative model specifications as well as effect modification by sociodemographics. Consistent with this prediction, there was statistical support for eight of nine potential serial mediation pathways via visit frequency which held for a range of alternative model specifications. Effect modification by financial strain, sex, age, and urbanicity altered some associations but did not necessarily support the idea that nature reduced health inequalities. The results demonstrate that across countries, theorised nature-health linkages operate primarily through recreational contact with natural environments. This provides arguments for greater efforts to support use of local green/blue spaces for health promotion and disease prevention.
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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 | 0,035 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».