Correlates of Active School Transportation During the COVID-19 Pandemic Among Canadian 7- to 12-Year-Olds: A National Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active school transportation (AST) is an important source of physical activity for children and a potentially important climate change mitigation strategy. However, few studies have examined factors associated with AST in the context of the COVID-19 pandemic. METHODS: We used baseline data from a longitudinal survey to investigate correlates of AST during the second wave of COVID-19 (December 2020). We collected survey data from 2291 parents of 7- to 12-year-olds across Canada and linked this information with data on neighborhood walkability and weather from national databases. We assessed potential correlates representing multiple levels of influence of the social-ecological model. We used gender-stratified binary logistic regression models to determine the correlates of children's travel mode to/from school (dichotomized as active vs motorized), while controlling for household income. We examined the correlates of travel mode for both the morning and afternoon trips. RESULTS: Consistent correlates of AST among Canadian children during the COVID-19 pandemic included greater independent mobility, warmer outdoor temperature, having a parent who actively commuted to work or school, living in a household owning fewer vehicles, and living in a more walkable neighborhood. These findings were largely consistent between boys and girls and between morning and afternoon school trips. CONCLUSIONS: Policymakers, urban planners, and public health workers aiming to promote AST should focus on these correlates while ensuring that neighborhoods are safe for children. Future research should monitor the prevalence and correlates of AST as COVID-19 restrictions are removed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».