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Enregistrement W4414284030 · doi:10.1080/14729679.2025.2540087

Policy as an approach to behaviour change: encouraging visits to the outdoors during leisure and recreation to promote health and wellbeing in Scotland

2025· article· en· W4414284030 sur OpenAlexaff
Emily Smith, Melissa Marselle, Kathryn Colley, Katherine N. Irvine

Notice bibliographique

RevueJournal of Adventure Education & Outdoor Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of SurreyRural and Environment Science and Analytical Services Division
Mots-clésRecreationOutdoor educationLeisure studiesMental healthLeisure timeWell-beingPublic healthHealth promotion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing visits to the outdoors for leisure and recreation has the potential to reduce societal inequalities and promote health and well-being. Government policy is one mechanism to support behaviour change at scale. Using Scotland as a case study, this paper examined how national strategies and plans incorporate behaviour change approaches to increase outdoor visits. It also assessed the utility of the Behaviour Change Wheel (BCW) framework for retrospectively analysing policy. The analysis found no single national strategy focused on promoting visits to the outdoors for leisure and recreation. While some policies include actions to encourage behaviour change, there is scope to expand these efforts and use a wider range of interventions. Doing so could improve access for groups who currently visit the outdoors less often and help prevent widening health disparities. The BCW proved to be an effective tool for retrospectively analysing behaviour change approaches in government policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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