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Enregistrement W2068023601 · doi:10.5172/hesr.2007.16.2.195

Housing, Fuel Poverty and Health: A Pan-european Analysis

2007· article· en· W2068023601 sur OpenAlexaboutno aff
Sharon Friel

Notice bibliographique

RevueHealth Sociology Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyHuman rightsSocial determinants of healthCulture of povertyEconomic growthPolitical scienceSociologyBasic needsEconomicsLawHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HOUSING, FUEL POVERTY AND HEALTH: A PAN-EUROPEAN ANALYSIS Jonathan Healy Ashgate Publishing 2004, 249 pp, US$99.95 ISBN 0 7546 4218 6This is a very important book. Housing is a basic human right, embedded in the Universal Declaration of Human Rights (UN 1948), and in major international human rights treaties such as the International Covenant on Economic, Social and Cultural Rights (UN 1966). More recently, the Ottawa Charter blueprint for health promotion identified the prerequisites for health as being peace, shelter, education, food, income, a stable ecosystem, sustainable resources, social justice and equity (WHO 1986). It is against this backdrop of international law and governance that the author tells the story of inequity in a basic necessity for health: adequate housing.The book embraces primarily housing-related, structural, and material determinants of health, but contextualises the observations within cultural and social policy considerations; describing how these upstream conditions shape (beneficially or otherwise), housing related matters and subsequently, health. Specifically, using a comparative framework, it sets out to examine, for Europe, the relationship between domestic energy efficiency, fuel poverty and related health impacts. The Republic of Ireland is used as a specific country context case study on the premise that it has high rates of fuel poverty, excess winter mortality, energy inefficient housing, high domestic energy consumption, and greater environmental emissions. While the introductory chapter rationalises the approach taken throughout the book, no explicit working definition is given for fuel poverty. Just as food poverty encompasses a number of domains including nutritional, social and health connotations, it would have been useful to make clear, upfront, the constituents of fuel poverty. Following from this, the book would benefit from a conceptual framework at the beginning, providing a heuristic device from which to consider the various ways fuel poverty and related socio-environmental factors affect health.The book makes excellent use of existing dataseis from a diversity of sources to illustrate systematic inequalities in key components of housing related socio-environmental determinants of health, both between countries and within countries. Chapters two to nine explore the empirical data, demonstrating marked gradients across Europe in housing conditions, levels of deprivation, affordability and general satisfaction with housing. The book highlights data limitations within the European countries, but is not unduly constrained by them. A key message from the book is the usefulness and necessity for harmonisation of public health related data and development of multilevel surveillance systems. In Chapter three, a new approach to measuring fuel poverty (and hence its definition) provides the mechanism by which to quantify and demonstrate the severity of fuel poverty within Europe. In an economically rich country such as Ireland, a remarkable 17% of households were found to be fuel poor.The final results chapter combines the various risk factors, explored until now in singular fashion, and assesses their impact on seasonal mortality, specifically excess winter mortality. It is hard to imagine that the inhabitants of Portugal - a country which provokes images of hot summers and unexceptional winters - experience the highest seasonal variation in mortality across the EU, with a winter increase of 28%. However, using a collection of datasets from 1988-97, Healy demonstrates that relative excess winter mortality is highest in southern Europe, Ireland and the UK. …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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