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Enregistrement W1977118764 · doi:10.1089/env.2009.0018

Humboldt County General Plan Update Health Impact Assessment: A Case Study

2009· article· en· W1977118764 sur OpenAlexaff
Emily Celia Harris, Ann Lindsay, Jonathan Heller, Kim Gilhuly, Melanie Williams, Brian Cox, Jennifer L. Rice

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Justice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth impact assessmentEquity (law)Plan (archaeology)Public healthEnvironmental planningHealth equityGeneral planCommunity developmentNeeds assessmentBusinessPolitical scienceGeographyEconomic growthMedicineEngineeringNursingEconomicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a tool for deliberately planning for and optimizing the ways in which we design our environments, Health Impact Assessment (HIA) holds promise for achieving environmental justice and health equity. This case study describes the application of HIA to updating a rural county's General Plan. Humboldt County, California is currently considering three development plans to accommodate future population growth, and the described HIA process successfully identified and analyzed potential health outcomes associated with each. Although the General Plan Update process is not yet complete as of this writing, the HIA has already accomplished one of its initial goals, which was to build awareness of health impacts related to planning decisions among county agencies, project decision-makers, participating community members, and the general public. Another noteworthy outcome of this process, which is intended to aid in planning future equitable and just communities, was the development of the “Rural Healthy Development Measurement Tool,” a tool for considering health in rural development decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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