Impact of green and blue spaces on physical activity: An umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence is unclear on the association between aspects of green (e.g., trails, parks) and blue (e.g., lakes) spaces and physical activity (PA). This association is nuanced as types and characteristics of green and blue spaces may induce varying impacts on PA domains. Therefore, an umbrella review was conducted to summarize and appraise relevant systematic reviews to provide a comprehensive synthesis of high-quality evidence on the association between green and blue spaces and PA. The review was planned, conducted and reported in accordance with the guidelines by the Joanna Briggs Institute. A systematic review was considered eligible for inclusion if it included at least two primary quantitative studies evaluating green and/or blue space features and PA. Findings were synthesized narratively. Sixteen systematic reviews involving 6,907,131 individuals published between 2017 and 2025 were included in the review. Thirteen systematic reviews examined green spaces, one review examined blue spaces, and two reviews examined both green and blue space-related interventions. Positive associations were observed for green space availability, aesthetics and types, and blue space availability, with active recreation and total PA. Despite the heterogeneity in the assessment of green and blue spaces and PA domains, this review reveals important associations between green space availability, aesthetics and PA. Identification of specific features and characteristics of green and blue spaces linked with PA may help leverage the maximum associated health benefits and inform urban design. • This review links green space availability, aesthetics, and physical activity. • Green and blue space access increases active recreation and total physical activity. • Measurement of green and blue spaces and physical activity varies across studies. • Identifying green space features that promote activity can guide healthy city design.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».