Exploring the Association between Air Pollution and Active School Transportation: Perceptions of Children and Youth in India
Notice bibliographique
Résumé
Active school transportation (AST), including walking or cycling, is a common practice across India contributing to physical activity accumulation among children and youth. Despite the proven health benefits of AST, rising air pollution levels may offset these benefits and discourage AST. With climate change and severe heat waves exacerbating poor air quality, this study aimed to examine the association between perceptions of air pollution as a problem and AST among children and youth in India. No previous studies have assessed AST determinants from a child or youth perspective in India; thus, this cross-sectional, observational study surveyed 1042 children and youth from 41 urban and rural schools. Logistic regression models were conducted and stratified by age group, gender, and urban vs. rural location. Children and youth who perceived air pollution to be a problem were less likely to engage in AST (OR = 0.617, 95% CI = 0.412, 0.923, p < 0.001), with AST varying based on age, gender, and location. The perception of air pollution as a problem was associated with a lower likelihood of engaging in AST in the 5- to 12-year age group (OR = 0.366, 95% CI = 0.187, 0.711, p = 0.003) but not in the 13- to 17-year age group. Similarly, males (OR = 0.528, 95% CI = 0.306, 0.908, p = 0.021) and rural residents (OR = 0.569, 95% CI = 0.338, 0.956, p = 0.033) who perceived air pollution as a problem were less likely to engage in AST; however, this association was not found in females or urban residents. These findings highlight the importance of child and youth perceptions of the environment in not only informing public health advisories for air quality and safe outdoor activity, but also for designing targeted interventions considering sociodemographic differences in AST among children and youth in India.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».