Corrélats subjectifs de la marche et du quartier chez les visiteurs du site Web de Canada en mouvement
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Cette etude visait : 1) a analyser le role possible des sexospecificites dans l'association entre l'environnement percu et la marche; et 2) a determiner l'efficacite d'une plate-forme de recherche en ligne pour recueillir des donnees sur l'activite physique et leurs correlats au niveau de la population. Methode : Les visiteuses et les visiteurs du site Web de Canada en mouvement ont repondu a des questions sur leur profil demographique, leur niveau d'activite physique et leurs perceptions de leur quartier. En tout, 3 144 Canadiennes et Canadiens (2 036 femmes; 609 hommes) ont rempli le questionnaire. Nous avons analyse par regression logistique le niveau de marche selon huit mesures de l'environnement percu du quartier. Resultats : Les sujets ayant dit marcher dans un paysage interessant (RC=1,41, IC de 95 %=1,17-1,71) et avoir acces a de nombreuses destinations a faible distance de marche (RC=1,39, IC de 95 %=1,18-1,64) etaient plus susceptibles de declarer un niveau de marche suffisant pour procurer des avantages sur le plan de la sante. Chez les femmes, un paysage interessant dans le quartier et aux alentours (RC=1,40, IC de 95 %=1,13-1,74) et la presence de nombreuses destinations a faible distance de marche (RC=1,42, IC de 95 %=1,17-1,72) etaient associes a un niveau suffisant de marche. Chez les hommes, nous n'avons constate aucune association significative entre les mesures subjectives de l'environnement et la marche. Conclusions : Les resultats de cette etude plaident en faveur de l'utilisation de modeles ou le sexe est traite comme un moderateur possible du lien entre l'environnement percu et l'activite physique. De plus, ces resultats appuient l'utilisation d'une plate-forme de recherche en ligne pour la collecte de donnees sur les correlats de l'activite physique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".