The built environment, purpose-specific walking behaviour and overweight: evidence from Wuhan metropolis in central China
Notice bibliographique
Résumé
The impact of objective and subjective environmental factors on health outcomes has been a topic of significant debate, with a growing body of research acknowledging the role of a physically active lifestyle in promoting health. However, consensus regarding their precise influence remains elusive. This study contributes to these discussions by exploring how individual health outcomes correlate with transport and leisure walking behaviours, set against both the objective and subjective aspects of environmental influences in the context of Wuhan, an inland Chinese megacity. Street view images, multi-source geospatial data and a questionnaire survey were employed to characterise the "5D + Greenery" objective and perceived characteristics of the neighbourhood environment. Multi-group structural equation modelling was utilised to unravel the complex relationship and gender heterogeneity among environmental factors, purpose-specific walking, and overweight. Our results suggest that both objective land use diversity and perceived convenience are significantly associated with overweight. The accessibility of local service facilities and visible greenery promote both transport and leisure walking. While perceived neighbourhood safety encourages transport walking, perceived walkability is positively correlated with leisure walking. Notably, leisure walking, usually considered beneficial, presents a positive association with overweight conditions, acting as a mediation. Gender disparities exist in pathways between the environment and purpose-specific walking, as well as weight. The findings lend support to the planning of an activity-supporting built environment as a crucial strategy for obesity prevention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».