Using Planning Data to Monitor the Health of Communities - The Healthy Development: Monitoring and Mapping Project
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe impact of the built environment on health and chronic disease outcomes is increasingly being recognized. As Public Health develops interventions to transform the health-promoting potential of built environments, effective monitoring and evaluation will require the creation and baseline measurement of key health-promoting urban elements.
 Objectives and ApproachThe Healthy Development Monitoring Project aims to assess health-promoting aspects of the existing built environment across the Region of Peel, a large region of 1.382 million people in Southern Ontario comprised of three local municipalities (the Cities of Mississauga, Brampton and Town of Caledon).
 Project objectives include:
 
 Produce evidence-informed indicators to measure health-promoting built form elements at a neighbourhood-scale across the region
 Produce a GIS-based visualization that incorporates these indicators into a single model to measure their combined impact on the built form
 Reproduce these indicators over time to monitor for changes in Peel’s built form
 
 ResultsThe resulting Healthy Development Monitoring Map (HDMM) is an interactive online mapping tool that includes twenty built form indicators characterizing the region’s built environment, including: density, service proximity, land use mix, street connectivity, streetscape characteristics and efficient parking. These indicators were created through extensive cross-sectoral collaboration with regional and municipal staff in land-use and policy planning, transportation, internal data centers and academic institutions. This collaborative approach enabled the linking of data sets from land-use planning, urban design and transportation to allow the health-promoting potential of existing built environment conditions to be objectively described. The HDMM demonstrates considerable progress in producing precise, neighbourhood-level built environment indicators at a regional scale by integrating census and local data into a comprehensive set of empirically-derived measures.
 Conclusion/ImplicationsThe HDMM is a novel approach to quantifying a social determinant of health through collaborative data acquisition and analysis. The HDMM benefits public health, planning and non-governmental decision-makers by creating a holistic presentation of key infrastructure and design elements that contribute to healthier urban environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».