Caractéristiques de l’environnement bâti du quartier associées à différents types d’activité physique chez les adultes canadiens
Bibliographic record
Abstract
Introduction L’étude tente d’estimer les associations entre les caractéristiques du milieu bâti d’un quartier et la marche comme moyen de transport (MT), la marche récréative (MR), l’activité physique à intensité modérée (APM) et l’activité physique à intensité élevée (APE) chez les adultes, indépendamment des caractéristiques sociodémographiques et de l’autosélection du lieu de résidence (les raisons liées à l’activité physique associées au choix d’un quartier par quelqu’un). Méthodologie En 2007 et 2008, 4 423 adultes de Calgary ont répondu à des entrevues au téléphone fixe portant sur l’activité physique, leurs caractéristiques sociodémographiques et les raisons de l’autosélection de leur résidence. À l’aide de données spatiales, nous avons estimé la densité de population, la proportion d’espaces verts, la longueur des sentiers et des pistes cyclables, la densité commerciale, la densité des arrêts d’autobus, la densité des arbres gérés par la ville, la longueur de trottoir, les divers types de parcs et l’offre de destinations récréatives dans un rayon de 1,6 km en fonction du code postal résidentiel géolocalisé des participants. Des modèles linéaires généralisés ont été utilisés pour estimer les associations entre les caractéristiques de l’environnement bâti du quartier et la participation à des activités physiques hebdomadaires dans le quartier (10 minutes/semaine ou plus, rapports de cotes [RC]) et, parmi les personnes ayant déclaré une participation, la durée de l’activité (coefficients bêta [B] non normalisés). Résultats L’échantillon comprenait davantage de femmes (59,7 %) que d’hommes (40,3 %) et l’âge moyen (écart-type) était de 47,1 ans (15,6 ans). L'utilisation de la MT était associée à la densité des intersections (RC = 1,11; IC à 95% : 1,03 à 1,20) et des commerces (RC = 1,52; 129 à 1,78) et à la longueur des trottoirs (RC = 1,19; 1,09 à 1,29) alors que le nombre de minutes de MT était associé à la densité commerciale (B = 19,24 minutes/semaine; 11,28 à 27,20), à la densité d’arbres (B = 6,51; 2,29 à 10,72 minutes/semaine) et à l’offre de destinations récréatives (B = −8,88 minutes/ semaine, −12,49 à −5,28). L'utilisation de la MR était associée à la longueur des sentiers ou pistes cyclables (RC = 1,17; 1,05 à 1,31). Avoir une APM était associé à l’offre de destinations récréatives (RC = 1,09; 1,01 à 1,17) et à la longueur de trottoir (RC = 1,10; 1,02 à 1,19), alors que le nombre de minutes d’APM était associé négativement à la densité de population (B = −8,65 minutes/semaine; −15,32 à −1,98). Avoir une APE était associé à la longueur de trottoir (RC = 1,11; 1,02 à 1,20), à la longueur des sentiers ou pistes cyclables (RC = 1,12; 1,02 à 1,24) et à la proportion d’espaces verts dans le quartier (RC = 0,89; 0,82 à 0,98). Le nombre de minutes d’APE était associé à la densité d'arbres (B = 7,28 minutes/semaine; 0,39 à 14,17). Conclusion Certaines caractéristiques de l’environnement bâti du quartier semblent importantes pour favoriser la pratique d’activité physique, tandis que d’autres peuvent être plus propices à l’augmentation de la durée de l’activité physique. Les modifications augmentant la densité de destinations utilitaires et la quantité de trottoirs dans les quartiers seraient susceptibles d’augmenter les niveaux totaux d’activité physique dans les quartiers.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".