MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W632363526 · doi:10.71781/1470

L'association entre l'utilisation du transport actif et l'état de santé auto-rapporté chez des adultes montréalais

2010· dissertation· fr· W632363526 sur OpenAlexaboutno aff
Geneviève Boily

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Une majorité de Canadiens adopte un mode de vie sédentaire qui est un facteur de risque important pour différents problèmes de santé. Dernièrement, des interventions en santé publique ciblent le transport actif pour augmenter la pratique d’activité physique. Objectif : L’objectif de cette étude est de quantifier la direction et la taille de l’association entre l’état de santé rapporté par des adultes montréalais et leur utilisation de la marche et du vélo utilitaires. Méthode : L’échantillon comprend 4503 résidents de l’Île de Montréal, âgés de 18 ans et plus, ayant répondu à un sondage téléphonique sur la pratique de l’activité physique et du transport actif. Des analyses de régression logistique multiples ont été appliquées pour examiner l’association entre l’état de santé auto-rapporté et la pratique du vélo (N=4386) et entre l’état de santé auto-rapporté et la pratique de la marche utilitaire (N=4350). Résultats : Les gens ayant une santé perçue comme bonne et moyenne/mauvaise ont une probabilité plus faible de pratiquer la marche utilitaire (OR = 0,740; p < 0,05 et OR = 0,552; p < 0,01) que ceux rapportant une excellente santé, alors que cette association n’est pas significative pour la pratique du vélo utilitaire dans notre étude. Conclusion : Bien que les résultats obtenus ne soient pas tous statistiquement significatifs, la probabilité d’utiliser le transport actif semble plus faible chez les adultes indiquant un moins bon état de santé par rapport aux adultes indiquant que leur état de santé est excellent.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Même sujetUrban Transport and Accessibility→Travaux en français237 207→