Choosing tools for building healthy spaces: an overview of guidance toolkits available from North America and Australia
Notice bibliographique
Résumé
In response to the growing evidence supporting healthy built environments as a means of promoting health, several checklist-based knowledge translation tools have been designed for public health practitioners, urban planners and policy-makers. These tools have increased, but to date no comparison has been done of the quality or value of these tools to users for evaluating city plans for healthy built environment features. A search of both peer-reviewed literature and grey literature yielded 10 checklist-based tools from North America and Australia that were evidence-informed. The checklist criteria in each tool were evaluated using a thematic analysis. Themes were further classified into six settings. Tools were compared based on the breadth of settings assessed and usability for evaluating city plans. Our analysis identified that tools varied widely in the breadth of content with several tools addressing less than half the settings. Overall more recently published tools scored as more useful and in-depth. Transportation, urban design and open spaces were most addressed both within tools and across all tools. There is significant variation in quality and concepts covered across tools and no single tool is best used across all settings.
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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 | 0,045 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».