Correlation Between Neighborhood Built Environment and Leisure Walking Time Around a Riverside Park
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate whether the distance to a riverside park and the neighborhood built environment are related to individuals' leisure walking time by examining the case of the Geumho riverside park in Daegu, South Korea. BACKGROUND: Walking, being an inexpensive means of transportation with numerous health benefits, is influenced by the conditions of neighborhood built environments. METHODS: A survey was conducted from October 12 to November 8, 2022, including 184 adults aged 18 years or older. The dependent variable was the total weekly minutes of leisure walking, and the independent variables included the neighborhood built environment measured objectively using geographic information systems as well as demographic/individual characteristics and health attitude data. Analysis of variance was conducted to determine whether leisure walking time differed depending on the distance to the riverside park, and regression analysis was conducted to examine the association between leisure walking time and the neighborhood built environment. RESULTS: Individuals living within a quarter-mile of the park walked an average of 155 min per week for leisure, which was significantly more than those living further than 1 mile (mean = 85.14 min/week). Moreover, greater access to the park, higher crosswalk density, and a lower road density were associated with more leisure walking time for residents. CONCLUSIONS: The findings of this study indicate that good access to riverside parks and pedestrian-centered neighborhood environments may be related to leisure walking among residents. These findings hold significance for urban planning and the formulation of public health policies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».