Associations between neighbourhood walkability, active school transport and physical activity levels in primary and secondary school students: A pilot-study
Bibliographic record
Abstract
Objectives: This longitudinal pilot-study examined the associations of neighbourhood walkability with active school transport (AST) and pedometer-determined physical activity (PA) immediately before and after the transition from primary to secondary school. Methods: Fifty-five grade 6 students were recruited from 4 primary schools in Ottawa in May/June 2012. They were asked to complete a diary indicating their mode of transport to/from school for 1 week and wear a SC-StepMX pedometer for 8 consecutive days. 48 study packages were returned at baseline and 29 at follow-up (September/October 2012). The Walk Score® application was used as a proxy for walkability around the home and around the school. The associations of walkability with AST and average daily step counts at both time points were respectively examined with binary logistic regression and linear regression models adjusted for gender. Results: At baseline, only walkability around the school was positively associated with AST (OR = 1.04). At follow-up, higher Walk Score ratings around the home and the school were both associated with greater odds of AST (OR = 1.12 and 1.29 respectively). Furthermore, walkability around the home was associated with higher step counts with a large effect size (η2 = 0.19). Conclusions: There was a negative association between having a regular medical doctor and high self-perceived health, modified by age. The findings suggest that individual access to care does not predict health in the same way as physician density.//Objectifs: Cette étude pilote longitudinale vérifiait l’association entre les quartiers favorables à la marche, le transport actif scolaire (TAS) et le niveau d’activité physique (AP) déterminé à l’aide d’un podomètre, immédiatement avant et après la transition de l’école primaire à l’école secondaire. Méthodes: En mai et juin 2012, 55 élèves de la sixième année ont été recrutés dans 4 écoles primaires d’Ottawa. On leur a demandé de remplir quotidiennement un journal de bord dans lequel ils devaient indiquer leur mode de transport pour se rendre à l’école et en revenir durant une semaine. Ils devaient également porter un podomètre SC-StepMX durant huit jours consécutifs. À la première étape, 48 trousses d’étude ont été retournées à la première étape et 29 lors du suivi en septembre et octobre 2012. L’application Walk Score® a été utilisée comme témoin pour déterminer si le milieu environnant le domicile et l’école était favorable à la marche. L’association entre les quartiers favorables à la marche, le TAS et le nombre moyen de pas faits dans une journée a été examinée respectivement aux deux étapes de l’étude à l’aide d’une régression logistique binaire et d’un modèle de régression linéaire ajusté selon le sexe. Résultats: À l’étape initiale, seul un milieu favorable à la marche autour de l’école était associé positivement au TAS (RC = 1,04). Lors du suivi, un indice Walk Score élevé aux alentours de la maison et de l’école était associé à une probabilité supérieure de TAS (RC = 1,12 et 1,29 respectivement). De plus, un quartier favorable à la marche autour du domicile était associé à un nombre plus élevé de pas avec une taille d’effet élevée (η2 = 0,19). Conclusion: Ces observations préliminaires suggèrent qu’il peut s’avérer plus important pour les étudiants de l’école secondaire que leur milieu soit favorable à la marche. Puisqu’aucune autre étude longitudinale n’a été menée pour évaluer si l’association entre les quartiers favorables à la marche, le TAS et le niveau d’AP varie au fil du temps, il serait justifié de procéder à de grandes études prospectives.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".