Built Environment and Physical Activity Evidence Gaps: A Content Analysis of Published Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There has been a rapid proliferation of systematic reviews exploring associations between the built environment (BE) and physical activity (PA). The objective of this study was to conduct a content analysis to synthesize the most commonly reported evidence gaps and limitations. Using text excerpts from systematic reviews, an inductive qualitative content analysis was conducted to identify and synthesize research gaps. Analysis involved three phases: 1) preparation (open coding using a hierarchical structure – grandparent, parent and child codes), 2) organization (codes applied to excerpts), and 3) interpretation (codes synthesized). From the 176 systematic reviews, 713 text excerpts describing gaps and limitations were extracted. A total of 157 codes were produced. Grandparent codes included BE features (n = 123 reviews), measurement (n = 101), PA types or domains (n = 53), populations and countries (n = 98), social environment (n = 49), and study design considerations (n = 155). The most common BE features gaps included BE measures (e.g., barriers, accessibility, quality), walkability, BE features (e.g., size, safety, aesthetics), green/natural spaces, rural, and active transportation infrastructure. BE features and study designs (experimental/longitudinal) was the most common intersection of evidence gaps. Findings identified a need for research using experimental and longitudinal designs. Most frequently cited gaps pertained to BE measures, walkability, green and natural spaces, rural, and active transportation infrastructure. This study serves to identify important gaps and limitations in previous research to help advance our understanding of what BE features promote PA and for whom.
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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 | 0,134 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».