Adding Natural Areas to Social Indicators of Intra-Urban Health Inequalities among Children: A Case Study from Berlin, Germany
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that there is a relationship between the health of urban populations and the availability of green and water spaces in their daily environment. In this paper, we analyze the potential intra-urban relationships between children's health determinants and outcomes and natural areas in Berlin, Germany. In particular, health indicators such as deficits in viso-motoric development in children are related to environmental indicators such as the natural area cover, natural area per capita and distance to natural areas; however, these indicators are also correlated with social determinants of health. The methodological approach used in this study included bivariate and multivariate analyses to explore the relations between health inequalities and social, socio-economic, and land use parameters. The results on a sub-district level indicated that there was a correlation between natural areas and social health determinants, both of which displayed a certain intra-urban spatial pattern. In particular, a lower percentage of natural area cover was correlated with deficits in viso-motoric development. However, results with percentage of natural area cover and per capita natural area with childhood overweight were not conclusive. No significant correlation was found for percentage of natural area cover and overweight, while significant negative correlation values were found between overweight and per capita natural area. This was identified particularly in the districts that had lower social conditions. On the other hand, the districts with the highest social conditions had the comparatively lowest levels of complete measles immunization. This study may facilitate public health work by identifying the urban areas in which the strengthening of health resources and actions should be prioritized and also calls for the inclusion of natural areas among the social health indicators included in intra-urban health inequality tools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».