The GREENH-City interventional research protocol on health in all policies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper presents the research protocol of the GoveRnance for Equity, EnviroNment and Health in the City (GREENH-City) project funded by the National Institute for Cancer (Subvention N°2017-003-INCA). In France, health inequities have tended to increase since the late 1980s. Numerous studies show the influence of social, economic, geographic and political determinants on health inequities across the life course. Exposure to environmental factors is uneven across the population and may impact on health and health inequities. In cities, green spaces contribute to creating healthy settings which may help tackle health inequities. Health in All Policies (HiAP) represents one of the key strategies for addressing social and environmental determinants of health inequities. The objective of this research is to identify the most promising interventions to operationalize the HiAP approaches at the city level to tackle health inequities through urban green spaces. It is a participatory interventional research to analyze public policy in real life setting (WHO Healthy Cities). METHOD/DESIGN: It is a mixed method systemic study with a quantitative approach for the 80 cities and a comparative qualitative multiple case-studies of 6 cities. The research combines 3 different lens: 1/a political analysis of how municipalities apply HiAP to reduce social inequities of health through green space policies and interventions 2/a geographical and topological characterization of green spaces and 3/ on-site observations of the use of green spaces by the inhabitants. RESULTS: City profiles will be identified regarding their HiAP approaches and the extent to which these cities address social inequities in health as part of their green space policy action. The analysis of the transferability of the results will inform policy recommendations in the rest of the Health City Network and widely for the French municipalities. DISCUSSION/CONCLUSION: The study will help identify factors enabling the implementation of the HiAP approach at a municipal level, promoting the development of green spaces policies in urban areas in order to tackle the social inequities in health.
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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 | 0,136 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,156 | 0,028 |
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 ».