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Enregistrement W4415617052 · doi:10.51250/jheal.v5i3.104

Rural Physical Activity in the Mississippi Delta: the moderating influence of stray dogs

2025· article· en· W4415617052 sur OpenAlexaff
Jessica Stroope, Laura E. Balis, Alex C. Garn, Katherine Seals, Denise Holston

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthy Eating and Active Living · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesAgricultural Center, Louisiana State UniversityCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésPhysical activityConfoundingRural areaInjury preventionMotor activityHuman factors and ergonomicsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of stray dogs is a perceived barrier that may lead to lower physical activity levels, especially in rural areas. Gender may play a role in this relationship. Linear regression was used to assess relationships between physical activity days per week, stray dogs, and gender using the Rural Eastern Louisiana Food Accessibility and Active Transportation survey (N = 677). Potentially confounding covariates were controlled in analyses, including race, education, age, self-rated health, and poverty. Findings revealed that gender but not stray dogs was related to physical activity, with men averaging one more physical activity day per week than women. However, men with concerns about stray dogs reported significantly fewer physical activity days per week compared to men without such concerns. Reported physical activity days per week for women did not differ according to stray dog concerns. Rural men may be more impacted by concerns about stray dogs because they may be more likely to engage in solitary neighborhood-based physical activity. Policy implications include enforcement of leash laws and mobile spay/neuter clinic access in rural communities. Mitigating the threat of loose dogs would remove a barrier to physical activity in rural communities and help to ameliorate rural health disparities, especially among men.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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