Position of Social Determinants of Health in Urban Man-Made Lakes Plans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: A social determinants approach proposes that enhancing living conditions in areas such as income, housing, transportation, employment, education, social support, and health services is central to improving the health of urban populations. Urban development projects can be costly but have health impacts. The benefit derived from the creation of man-made lakes in developing countries is usually associated with great risks; however, the evidence for physical and non-physical health benefits of urban man-made lake is unclear. The aim of this paper is to formulate a conceptual framework of associations between urban man-made lakes and social determinants of health. METHOD: This study was a qualitative study carried out using one focus group discussion and 16 individual interviews. Data were analyzed based on deductive-inductive content analysis approach. RESULTS: Participants' points of view were analyzed within 261 codes. Data analysis matrix was the conceptual framework of social determinants of health commission and its sub-groups, thus, two structural and mediating determinants categories as well as their sub-sets were created accordingly. In addition, some extra sub-sets including environment, air quality, weather changes, noise pollution, pathogenesis, quality of life, shortage of available resources, region popularity, ethnicity, tourism, social and physical development of children, unintentional injuries, aesthetic, and spirituality were extracted beyond the matrix factors, which were placed in each of above categories based on their thematic content. CONCLUSION: This paper has illustrated that the quality and type of man-made lake provided within communities can have a significant and sustained impact on community's health and wellbeing. Therefore, in order to strengthen positive effects and reduce negative effects of any developmental projects within community, their impacts on public health should be taken into consideration.
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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 | 0,003 | 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 ».