Emerging Principles of Healthy Urban Governance
Notice bibliographique
Résumé
The world's ever-growing urban settlements will not be salubrious without the consistent adoption and effective implementation of healthy public policies. Urban governance is healthy if it promotes a higher level and fairer distribution of health. In the absence of extensive data linking governance directly to health, the review poses two questions as starting points for further study and action: 1) what can we say about how governance is being used to foster healthy public policy at the local level; and 2) how can forms of governance in multi-level systems be arranged to give municipalities more influence on the upstream factors that determine so many of the problems that they face, as well as their capacity to govern? We begin the paper with a basic framework for governance and its relation to health. We then describe a variety of important governance reforms and innovations that have been deployed to improve various aspects of urban life, such as housing, sanitation, security and economic opportunity. We also discuss general reform measures aimed at promoting good government or civic participation across a range of urban policy areas. With these examples in mind, we address the two key challenges of urban governance for health, extracting from the evidence a preliminary set of principles for effective local governance as well as strategies for projecting city power upstream. We conclude with some observations on the limitations of local governance strategies, topics for further study, and the need for people working in health to clarify the nature of their commitment to good governance. An appendix includes case studies.
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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 | 0,018 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,036 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».