Planning Health-Promoting Development: Creation and Assessment of an Evidence-Based Index in the Region of Peel, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is mounting evidence of relationships between the built environment, health behaviours, and chronic disease. Collaborative intervention efforts aimed at improving sustainability and environmental planning are underway in many jurisdictions, but relatively few have focused on the rationale and evidence for health-promoting development. Given current rates of chronic diseases, such as diabetes, a collaborative effort between planning departments, public health professionals, and researchers was undertaken to create an evidence-based healthy development index aimed at encouraging health-promoting development in the municipality of the Region of Peel, ON, Canada. In this paper we present the review process used to establish prerequisite elements and measures in the index, and the spatial analytical methodology developed to assess these measures within existing neighbourhoods in our setting. The assessment process and results offer important insight into barriers in existing design standards, official plan policies, zoning by-laws, and technical requirements that limit health-promoting development and have hindered implementation of the index as a tool for planning policy. Our discussion highlights challenges that those seeking to undertake similar interventions in other rapidly developing suburban jurisdictions may encounter. Despite barriers to implementation of the index in the form originally intended, a variety of positive policy contributions have been made in municipal and provincial jurisdictions as a result of this work. Further study is needed to identify and address detailed barriers to policy implementation, and to document the longitudinal health impacts associated with this built environment intervention
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».