MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4417515637 · doi:10.1186/s12889-025-25432-y

Evaluating the implementation of active transportation infrastructure during the pandemic: a RE-AIM study

2025· article· en· W4417515637 sur OpenAlexafffundabout
Zarah Monfaredi, Raktim Mitra, Valorie A. Crooks, Kevin Manaugh, Paul Hess, Meghan Winters

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill UniversityToronto Public HealthSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPublic healthPublic transportDestinationsPopulationPsychological interventionPandemicNegotiationBuilt environmentCensus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The impact of urban transportation on human health is a critical area of study in public health. The COVID-19 pandemic created a need to re-imagine urban public spaces and trial built environment interventions under expedited timelines and physical distancing requirements. By expanding street space for active transportation during the pandemic, cities intended to enable access to essential destinations through ‘street reallocation’ interventions, with potential implications on physical and mental health. Using the RE-AIM framework, our aim is to evaluate the COVID-19 pandemic street reallocations in the cities of Vancouver, Toronto, and Montréal in Canada. METHODS: Using a mixed methods approach, we evaluated street reallocation implementation across RE-AIM dimensions (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance). We conducted a socio-spatial analysis using publicly available data, including cycling infrastructure, area-level sociodemographic characteristics, and measures of accessibility to destinations. To identify barriers and enablers of street reallocation implementation and to add nuance to the socio-spatial analysis, we conducted semi-structured interviews with municipal practitioners in 2022. We coded and analyzed the data using framework analysis. Reach: In Vancouver, Toronto, and Montréal, 39.9%, 21.0%, and 32.9% of the population had access to street reallocations in their census tract. Effectiveness: In Vancouver, most street reallocations were in areas with high accessibility to (i.e., spatial proximity to) employment, and in Toronto and Montréal in areas with high accessibility to parks. Adoption: The majority of street reallocations were implemented near pre-existing cycling infrastructure. Though not targeted as users of the street reallocations, local business owners were important in the decision-making process. Implementation: A facilitator of street reallocation implementation was communication between municipal practitioners and community members, and continuous feedback cycles. Maintenance: Temporary materials used to initially construct street reallocations were high maintenance which resulted in high costs. Sustainability of street reallocation interventions hinges on community support. CONCLUSIONS: Our findings help to inform the work of municipal practitioners, public health professionals, and researchers looking to build healthier and more equitable transportation systems. A focus of future implementation science research may be on developing consistent metrics for built environment intervention evaluation.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetUrban Transport and Accessibility→Travaux en français237 207→