A multi-perspective approach for defining neighbourhood units in the context of a study on health inequalities in the Quebec City region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of socioeconomic and health inequalities at the local scale is facilitated by using relevant small geographical sectors. Although these places are routinely defined according to administrative boundaries on the basis of statistical criteria, it is important to carefully consider the way they are circumscribed as they can create spatial analysis problems and produce misleading information. This article introduces a new approach to defining neighbourhood units which is based on the integration of elements stemming from the socioeconomic situation of the area, its history, and how it is perceived by local key actors. RESULTS: Using this set of geographical units shows important socioeconomic and health disparities at the local scale. These disparities can be seen, for example, in a 16-year difference in disability-free life expectancy at birth, and a $10,000-difference in average personal income between close neighbourhoods. The geographical units also facilitate information transfer to local stakeholders. CONCLUSION: The context of this study has made it possible to explore several relevant methodological issues related to the definition of neighbourhood units. This multi-perspective approach allows the combination of many different elements such as physical structures, historical and administrative boundaries, material and social deprivation of the population, and sense of belonging. Results made sense to local stakeholders and helped them to raise important issues to improve future developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».