Incidence du transport actif sur les niveaux d’activité physique de la population
Bibliographic record
Abstract
Résumé Nous nous sommes intéressés à l’incidence du transport actif (non motorisé, en particulier la marche et le vélo) sur le niveau d’activité physique (AP), ainsi qu’à l’association entre le transport actif et le respect des recommandations concernant l’AP (jeunes : ≥ 60 min/jour; adultes : ≥ 150 min/semaine) en utilisant les données sur l’AP autodéclarée par domaine et l’AP mesurée par accélérométrie dans les cycles 4 à 6 (2014-2019) de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (N = 8620). L’AP associée aux loisirs et celle associée aux tâches domestiques ou au travail étaient comparables dans les groupes d’usagers et de non-usagers du transport actif, mais l’AP mesurée par accélérométrie était significativement plus élevée chez les usagers du transport actif (12 à 17 ans : 56,6 contre 47,7 min/jour; 18 à 64 ans : 33,4 contre 22,8 min/jour, 65 à 79 ans : 21,5 contre 13,7 min/jour). Le transport actif n’était pas associé au respect de la recommandation concernant l’AP chez les jeunes après ajustement pour les facteurs de confusion (rapport de cote [RC] ajusté = 1,39; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,91 à 2,11), mais il l’était chez les adultes (18 à 64 ans : RC ajusté = 2,71; IC à 95 % : 2,18 à 3,37; 65 à 79 ans : RC ajusté = 2,26; IC à 95 % : 1,39 à 3,69). Puisque le transport actif contribue à améliorer les niveaux d’AP dans la population, la prise de mesures qui le favorisent devrait être considérée comme un outil important de promotion de la santé.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".