Conceptualizing and operationalizing neighbourhoods : the conundrum of identifiying territorial units.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past 10 years, there has been a surge of interest in studying smallarea \ncharacteristics as determinants of population and individual health. Accumulating \nevidence indicates the existence of variations in the health status of populations living in \nareas that differ in affluence and shows that selected small-area characteristics are \nassociated with the occurrence of selected health behaviours. These variations cannot be \nattributed solely to differential characteristics of populations living within small areas. One \nvexing problem that confronts researchers is that of conceptualizing and operationalizing \nneighbourhoods through delineation of small territorial units in health research. \nGoals and Methods: The aims of this paper are to selectively overview conceptual \ndefinitions of neighbourhoods and to illustrate the challenges of operationalizing \nneighbourhoods in urban areas by describing our attempts to map out small territorial \nunits on the Island of Montreal and in the City of Calgary. \nConclusion: We outline guiding principles for the construction of a methodology for \nestablishing small-area contours in urban areas and formulate recommendations for future \nresearch.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».