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Enregistrement W4413276822 · doi:10.1186/s12889-025-23838-2

Bikeability cycle training: a route to increasing young people’s subjective wellbeing? A retrospective cohort study

2025· article· en· W4413276822 sur OpenAlexaff
Daniel T. Bishop, Aina Digaeva

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicineRetrospective cohort studyPublic healthEpidemiologyCohort studyCohortGerontologyEnvironmental healthNursingSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Increasing the population's subjective wellbeing is an explicit aim of current UK government policies. The wellbeing of children and young people in the UK is deteriorating, and less than half of them meet national physical activity guidelines, despite the demonstrable benefits of physical activity for wellbeing. Hence, it is important to identify economically viable and effective public health interventions to increase young people's physical activity, and consequently, their wellbeing. Bikeability cycle training may be such an intervention. METHODS: 205 young people aged 11-18 years in UK secondary schools completed an online survey about their subjective wellbeing, their active travel behaviour, and their physical activity levels. They also indicated whether they had undertaken Bikeability Level 2 cycle training when they were between 9 and 11 years of age; retrospective groups were formed on this basis. Their parents/carers (hereafter, 'parents') reported their own cycle training status, their active travel behaviour, and their satisfaction with their living circumstances, both at the time of the survey and when their child was 10 years old (Bikeability Level 2 cycle training is delivered to 9-11-year-olds). After screening, complete datasets from 201 young person-parent dyads were retained for analysis. FINDINGS: Continuous data were analysed via t tests, ANOVAs and nonparametric equivalents; categorical data were analysed using chi-square tests. One hundred-and-thirteen young people who had completed Bikeability Level 2 cycle training reported greater subjective wellbeing than the 88 individuals who had not, on two established measures of wellbeing. They were also more likely to make journeys by cycling and walking, although there were no between-group differences in self-reported moderate-to-vigorous physical activity, sedentariness, nor attitudes towards cycling. Young people who cycled at least once a week reported greater wellbeing than those who never cycled or who only did so once or so a year. Parents who had completed cycle training cycled more frequently than their untrained counterparts, although no differences in walking frequency emerged. Young person and parent attitudes towards cycling were correlated, as were parents' satisfaction with their current living circumstances and the young people's subjective wellbeing. CONCLUSIONS: The present data suggest that Bikeability Level 2 graduates are more likely to report greater subjective wellbeing, and to travel by cycling or walking, than those who did not complete Bikeability training. Given the multiple benefits that active travel may confer to a wellbeing economy, these findings warrant further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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