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Enregistrement W638829605 · doi:10.71781/1435

Investigating active transportation to and from school : identification of predictors and health benefits

2010· dissertation· en· W638829605 sur OpenAlexaboutno aff
Roman Pabayo

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Les données probantes rapportées au cours des 20 dernières années indiquent un déclin important de la pratique d’activités physiques. Les chercheurs considèrent que la diminution de l’activité physique est un facteur clé de l’augmentation du surpoids et de l’obésité chez les enfants. Les transport actifs (TA), à savoir les modes de transport non motorisés tels la marche ou le vélo pour aller à l’école ou en revenir, pourraient constituer une opportunité de pratique d’activité physique. Objective : Cette thèse vise à identifier les déterminants individuels et écologiques du TA et d’en évaluer les retombées de santé possibles. Quatre études visant les objectifs suivants ont été réalisés: (1) Parmi un échantillon d’enfants et d’adolescents québécois, décrire la proportion d’enfants qui utilisent la marche, le transport en commun, le véhicule familial, l’autobus scolaire ou une combinaison de modes de déplacement pour se déplacer vers l’école. (2) Identifier les facteurs associés au TA pour se déplacer vers l’école parmi un échantillon d’enfants et d’adolescents québécois. (3) Parmi des échantillons de jeunes québécois et canadiens, identifier les déterminants individuels et écologiques du TA pour se déplacer vers l’école. (4) Examiner l’association entre le TA pour se déplacer vers l’école et les changements d’indice de masse corporelle (IMC) entre la maternelle et la 2e année du primaire. Méthodologie : Trois bases de données avec échantillonnage de type populationnel ont été utilisées pour répondre à ces objectifs de recherche, soit l’Enquête Sociale et de Santé auprès des Enfants et Adolescents québécois (ESSEA), l’Étude Longitudinale Nationale des Enfants et des Jeunes du Canada (ELNEJ) l’Étude Longitudinale sur le Développement des Enfants du Québec (ELDEQ). Des analyses statistiques pour données longitudinales ont été appliquées. Résultats : Les analyses ont mis en lumière quatre résultats importants. 1) Les données de l’ESSEA indiquent que les enfants de 9 ans vivant en milieu urbain et provenant de familles ayant de faibles revenus avaient une probabilité significativement plus élevée d’utiliser le TA pour se déplacer vers l’école. 2) Les données de l’ELNEJ indiquent que certains facteurs sociodémographiques qui changent à travers le temps sont associés à une probabilité plus élevée d’utiliser le TA pour se déplacer vers l’école dont : le fait de vivre dans un ménage ayant un revenu insuffisant, de vivre dans un ménage avec un seul parent, d’avoir un frère ou une sœur plus âgé/e dans le ménage et de vivre dans un milieu urbain. 3) L’exploitation des données de l’ELDEQ démontre que certaines variables associées à l’utilisation de TA pour se déplacer vers l’école sont le fait d’être un enfant provenant d’un ménage aux revenus insuffisants, de résider dans des quartiers pauvres et de vivre dans des quartiers perçus comme étant moyens, mauvais ou très mauvais pour élever des enfants. Ces résultats suggèrent que les enfants qui sont les moins favorisés sont les plus exposés à des environnements défavorables au TA et donc sont exposés à une forme d’injustice environnementale. 4) Enfin, l’IMC des enfants qui adoptent systématiquement la pratique du TA pour se déplacer vers l’école entre la maternelle à la 2e année du primaire suit une trajectoire plus saine que celle des enfants qui n’ont pas maintenu ce mode de TA. Conclusion: Bien que l’utilisation du TA pour se déplacer vers l'école puisse s'avérer favorable à la santé des enfants et des jeunes tel que démontré par l’évolution favorable de l’IMC des enfants adoptant cette pratique à plus long terme, la sécurité des routes menant vers l’école doit être améliorée pour permettre aux enfants de bénéficier de retombées positives de cette habitude de vie. Afin d’approfondir les connaissances dans ce domaine, il serait opportun de reproduire ces résultats avec des données issues de mesures de la dangerosité du quartier obtenues par des moyens autres que les questionnaires auto-rapportés de même que des données provenant d’études avec des devis quasi-expérimentaux ou expérimentaux qui ont recours à de grands échantillons représentatifs dans les zones urbaines où le TA pour se rendre et revenir de l’école est le plus probable.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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