Associations between school-level environment and individual-level factors of walking and cycling to school in Canadian youth
Notice bibliographique
Résumé
Identifying individual-level and school-level correlates of walking and cycling to school remains a public health priority as only one in four Canadian youth actively travels to school. This study aimed to estimate the prevalence of Canadian youth in grades 6 to 10 who walk, cycle, or use motorised transport to go to school, and to examine if school neighbourhood walkability, neighbourhood-level and individual-level correlates are associated with mode of transportation to school. Data come from the 2017/2018 Health Behaviour in School-aged Children study. The walkability of the schools' neighbourhood was measured using the Canadian Active Living Environments (Can-ALE) index. We observed that only 22.4% and 4.2% of youth walked and cycled to school, respectively. Most (73.4%) used motorised transport to school, including 53.2% of youth who lived less than 5 minutes from school. Schools located in neighbourhoods with higher Can-ALE classes (i.e., higher walkability) were positively associated with walking to school. No statistically significant association between school walkability and cycling to school was observed. Individual-level socioeconomic status (SES) was associated with walking, but not cycling, to school. Conversely, neighbourhood-level SES was associated with cycling, but not with walking, to school. Correlates of walking to school differed from those for cycling to school, suggesting that different approaches to promoting active transportation are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».