Liens entre activité physique quotidienne et utilisation de l’automobile comme moyen de transport : une étude transversale montréalaise
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La réduction de l'utilisation de l’automobile a déjà été identifiée comme étant une intervention populationnelle pouvant promouvoir l’activité physique. Les recherches portant sur la relation entre l’utilisation de l’automobile et l’activité physique utilisent typiquement une variable catégorielle pour décrire le mode de transport, tiennent peu compte du motif de déplacement et n’explorent pas la variation de l’association selon le lieu de résidence. Cette étude utilise à la fois l'activité physique auto-rapportée et objectivement mesurée pour tester l'association entre l’utilisation de l’automobile et l’activité physique totale, tout en tenant compte de ces limitations antérieures. Méthode: Les données de 780 participants provenant de la branche montréalaise de l’étude INTERACT (2018-2019) ont été analysées. Des modèles de régression linéaire ont été construits afin d’examiner la relation entre l’utilisation de l’automobile et l'activité physique modérée-vigoureuse (APMV) totale (auto-rapportée avec transformation logarithmique et objectivement mesurée). Ensuite, le motif de déplacement a été inclus dans ces modèles. Enfin, une régression pondérée géographiquement a permis d’explorer la variation spatiale de l'association entre l’usage de l’automobile et l’APMV. Résultats: La proportion des déplacements effectués en automobile est associée négativement avec l'APMV totale auto-rapportée (coefficient : -0,009, intervalle de confiance à 95% : -0,012 à -0,006) et objectivement mesurée (Coefficient : -0,29 minute par jour, intervalle de confiance à 95% : -0,55 à -0,03). La régression pondérée géographiquement indique une faible variation spatiale de l'association entre l'utilisation de l’automobile et l’APMV totale auto-rapportée. Le nombre de déplacements pour un motif tel que commerce et services est associé à l'APMV totale. Conclusion: Cette étude transversale a démontré une association négative entre l’utilisation de l’automobile et l’APMV totale sur le territoire montréalais. Certains motifs de déplacement sont associés à l’activité physique totale.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".