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.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».