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Enregistrement W770505135

Mobility in Aging: Travel Behavior and Implications for Physical Activity

2014· dissertation· en· W770505135 sur OpenAlexfundaboutno aff
Moniruzzaman Khan M

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPhysical activityPsychologyTravel behaviorGerontologyTransport engineeringEngineeringMedicinePhysical medicine and rehabilitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid demographic aging in countries around the world has prompted an interest in understanding the mobility patterns of seniors. While much research has been conducted in terms of motorized modes, the promotion of healthy aging argues for new research to investigate the multi-modal travel behavior of seniors including active travel. It is generally agreed that walking is a convenient, safe, and adequate activity for all ages and particularly for seniors, because it places the right amount of stress on their joints. It also is an inexpensive mode of transportation under a wide range of circumstances and can help achieve physical activity guidelines without imposing additional time demands. The objectives of this dissertation are fourfold. The first two objectives investigate the factors that influence use, length, frequency of two motorized (transit and car) and one active mode of transportation (walking) of seniors. The third objective is to introduce a concept of Compliance Potential Mapping (CPM) that produces maps to show spatial variation in percentage of physical activity requirements seniors obtain from their regular walking for transport. Finally, the dissertation implements a street segment sampling approach and investigates the attributes of walkable environments from the perspective of seniors. A joint discrete-continuous modeling framework was used to model mode use and trip length simultaneously and, on the other hand, a trivariate ordered probit model was used for estimating the multi-modal trip generation of seniors. CPM concept used simple map algebra operations on maps of spatial variations in trip length and frequency in order to produce potential maps of physical activity compliance. Lastly, the street sampling approach used multinomial spatial scan statistic to detect cluster of street segments where walkability audits can be conducted. Data were drawn from Montreal’s Household Travel Survey of 2008. A broad array of covariates related to personal, mobility tools (possession of driver’s licence and automobile), neighborhood, and accessibility variables were considered in the models of mode use, trip length, and trip frequency for the Montreal Island. The results of the analyses reveal a significant degree of geographical variability in the travel behavior of seniors in the Island. In particular, estimates for seniors with different socio- demographic profiles show substantial intra-urban variability in walking behavior, and the role of neighborhood design attributes and accessibility in influencing the mobility of seniors. Demonstration of CPM indicates that seniors in the central parts of Montreal Island obtain higher percentage of physical activity guidelines from walking, but with variations according to gender, income, possession of driver’s licence and vehicle. The results of the walkability analysis suggest that, other factors being equal, walking is more prevalent in street segments with marked cross–walks, horizontal and vertical mixtures in land uses, and low traffic volume. Other factors being equal, walking was less prevalent in segments with unmarked cross–walks, single residential and/or vacant land use, and high traffic volume.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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