Support for Active Transport Policy Initiatives Among Canadian Adults: The Canadian National Active Transportation Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine public support for active transportation (AT) policies and to identify demographic and behavioural predictors of support for each policy approach.Methods: Canadian adults aged 18 years and older (N = 2,868) provided information on demographic factors (e.g., age, income), place of residence (e.g., region, size of community), and the frequency with which they walked/wheeled or cycled to work or school in a typical week. In addition, they rated their support for AT-related policies (e.g., spending government money on more dedicated bicycle paths, offering tax credits for public transit passes, charging higher rates for parking to subsidize costs for AT infrastructure, changing the design of neighbourhoods and communities to encourage informal physical activity). Multinomial regressions examined demographics and AT behaviour as predictors of support for each policy approach, yielding a total of eight models.Results: Although most policy actions to promote AT were supported by Canadians, the level of support varied by the type of policy actions and by demographics and AT behaviour. A majority of Canadians supported policy approaches targeting environmental planning and fiscal measures that incentivized AT. A minority of Canadians supported policies aimed at regulation or coercive fiscal measures. The level of support for AT policies was higher among women, those with more education, younger respondents, those residing in central and eastern Canada, and individuals who engaged in AT.Conclusion: Canadians are supportive of policy actions to facilitate AT. This public support might be important for their future development and implementation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».