Social contact, social cohesion, and social safety outcomes of children's school travel
Notice bibliographique
Résumé
Much research on children's (school) travel focuses on explaining travel mode choice and how that relates to physical activity gained through active travel. However, another key component of children's lives and their travel relates to the social outcomes of travel such as social contact, social cohesion, and social safety. Children's independent and active travel has been shown to be positively related to social contacts with friends and neighbors which in turn is associated with social cohesion and feelings of safety in the neighborhood. However, the precise interrelationships between children's school travel and social aspects are not well understood. Using a Bayesian Belief Network approach, a data mining approach, it is possible to examine how (categorical) variables influence each other, both directly and indirectly. Using data from 601 primary school students and their parents in the Netherlands, a Bayesian Belief Network is estimated to examine the relationships between children's school travel characteristics (distance, mode, and travel party), and social domain factors (social contact with other children, social cohesion, and the perception of social safety). Along with those measures, variables are included related to child and household characteristics (age, gender, children's travel skills, household car ownership) and neighborhood characteristics (perceptions of traffic safety, socio-economic status of the neighborhoods, and population density). The results demonstrate that there is a clear relationship between the social domain factors, which are linked to how children travel. The findings suggest that shorter trips to school would increase social contact during travel, which improves social cohesion and, in turn improves the perception of social safety. Thus, not only do shorter distance trips increase the likelihood of active travel, which contributes to physical health, but they can also improve the social dimension of children's well-being.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».