Examining the association between cycling infrastructure exposure and physical activity: a \nnatural experiment study in Victoria, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most Canadians are not meeting physical activity guidelines. Physical inactivity is \nan epidemic related to alarming rates of preventable disease and economic burden. Health \nbenefits ensue from modest increases in physical activity (i.e., 5 minutes daily). Despite the \nhealth benefits, there is limited evidence about interventions to increase physical activity at the \npopulation level. Built environment interventions, like bicycle infrastructure, are one \nunderstudied intervention with the potential to increase total population physical activity. The \npurpose of this study was to examine the physical activity impacts of bicycle infrastructure. \nIntervention: The intervention studied is the All Ages and Abilities (AAA) Cycling Network in \nVictoria, BC. This network of bicycle infrastructure is a $7.75M commitment. In 2018, a 5.4km \ngrid of protected cycle tracks was built downtown. \nResearch Design: Adults were recruited in Victoria who ride bicycles at least monthly. Baseline \nactivity data were recorded in 2017 (n = 281) using surveys, Global Positioning System (GPS), \nand accelerometer data, with a follow-up data collection in 2019 (n = 315). The primary outcome \nwas moderate to vigorous physical activity (MVPA), assessed via accelerometer data. \nHypothesis: Exposure to new active transportation infrastructure will be associated with \nincreased MVPA over time. \nAnalysis: I calculated exposure measures to the AAA Cycling Network using GPS and \nGeographic Information System using intersections. I used regression models to examine the \nassociations between exposure to new infrastructure and total location-based physical activity \nlevels, controlling for confounders. \nResults: In the multilevel models analyzing the interaction between exposure and wave with \ncovariates, wave two, compared to wave one, saw a non-statistically significant increase in \nMVPA of 0.93 minutes per week [CI = -5.28, 7.14]. Comparing the models with and without \ncovariates suggests that the wave one and wave two comparisons were highly confounded by \nindividual and weather covariates.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».