The political landscape of physical activity and climate action in Canada’s social climate
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Political orientation is known to influence health behaviors and policy support. This study examined the implications of political orientation on the social climate of physical activity (PA) and policy support addressing both climate change and PA (i.e., climate-health co-benefits) in Canada. Materials and Methods: Based on the Social Climate Survey 2.0 (18 years+) data, study variables included political orientation (liberal/centrist/conservative), perceived importance of PA, adherence to PA guidelines, causal attributions of physical inactivity, and support for health co-benefits policy actions. Logistic and mediation analyses were performed. Results: Among 1,717 adults, no associations were observed between political orientation and perceived importance of PA or PA guideline adherence. Compared to liberals, both centrists (OR: 1.63, 95 %CI: 1.25-2.08) and conservatives (OR: 1.76, 95 %CI: 1.33-2.32) attributed physical inactivity to individual responsibility. Regarding the endorsement of eight climate-health co-benefits policy actions, centrists (ORs: 0.53-0.66) and conservatives were less likely to support such actions (ORs: 0.27-0.48), compared to liberals, which were partially explained by the attribution of causes for physical inactivity, among conservatives only. Discussions: Most Canadian adults recognized the importance of PA. Support for climate-health co-benefit policies varied by political orientation, with centrists showing mixed support-favoring cost-effective policy actions. Causal beliefs appear to be associated with lower support for policy actions among conservatives. Conclusion: Tailoring public health messages, policy advocacy strategies, and investment priorities to align with varying political orientations may be important for addressing climate-health co-benefits and its broader public health implications in Canada.
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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 | 0,002 | 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 ».