How the physical inactivity is affected by social-, economic- and physical-environmental factors: an exploratory study using the machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have utilized regression models to investigate the impact of environmental factors on physical activity. However, such approaches are inadequate for data-driven analysis seeking to identify robust associations from the intricate and multi-variable interactions between physical activity and environmental factors. With the emergence of the concept of the exposome, which encompasses the totality of exposures, this paper explores machine learning models for predicting the percentage of physical inactivity in U.S. counties, while considering 28 social-, economic-, and physical-environmental factors. The aim of this study is to address the research gap and gain insight into the complex associations between environmental exposures and physical activity. Five machine learning models were tested, and the performances were compared to select the best classifier for further investigation. This study used data from the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) of the Centers for Disease Control and Prevention. The mean population of all counties was 102,841, and the mean percentage of population below 18 years was 22.3%. The partial dependence plot analysis indicated that only one feature – bachelor’s degree – exhibited a close-to-linear relationship with physical inactivity. Motor-vehicle crash death rate and mean temperature showed nonlinear and non-monotonic relationships with the predicted percentage of physical inactivity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».