Ranking the Effects of Urban Development Projects on Social Determinants of Health: Health Impact Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Health impact assessment (HIA) offer a very logical and interesting approach for those aiming to integrate health issues into planning processes. With a lot of works and plans waiting to be done (e.g., developing and updating plans, counseling planning commissions, cooperation with other organizations), planners find it difficult to prioritize health among a variety of possible issues and solutions they confront. METHODS: In the present article, first, the list of social determinants of health associated with Chitgar man-made lake was extracted out using a qualitative method and with content analysis approach, and then they were prioritized using analytic hierarchy process. RESULTS: 28 social determinants of health including "intermediary" and "structural" determinants were extracted out. Regarding positive effects of lake on these determinants, "recreational services" and "traffic" received the highest and the lowest weights with 0.895 and 0.638 respectively among structural determinants and with consideration to "construction" option. Furthermore, among intermediary determinants for "construction" option, sub-criteria of both "physical activity" and "air quality" received the final highest weight (0.889) and "pathogenesis" indicated the lowest weight with 0.617. Moreover, lake demonstrated the highest negative effects on "housing" among "structural" determinants which it takes the highest weight (0.476) in "non-construction" option. Additionally, lake had the highest negative effects on "noise pollution" among "intermediary determinants" and it takes the highest weight (0.467) in "non-construction" option. CONCLUSION: It has been shown that urban development projects such as green spaces, man-made lakes … have a huge range of effects on community's health, and having not considered these effects by urban planners and mangers is going to confront urban health with many challenges.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».