Urban health in Africa: a critical global public health priority
Notice bibliographique
Résumé
The African continent is predicted to be home to over half of the expected global population growth between 2015 and 2050, highlighting the importance of addressing population health in Africa for improving public health globally. By 2050, nearly 60% of the population of the continent is expected to be living in urban areas and 35-40% of children and adolescents globally are projected to be living in Africa. Urgent attention is therefore required to respond to this population growth - particularly in the context of an increasingly urban and young population. To this end, the Research Initiative for Cities Health and Equity in Africa (RICHE Africa) Network aims to support the development of evidence to inform policy and programming to improve urban health across the continent. This paper highlights the importance of action in the African continent for achieving global public health targets. Specifically, we argue that a focus on urban health in Africa is urgently required in order to support progress on the Sustainable Development Goals (SDGs) and other global and regional public health targets, including Universal Health Coverage (UHC), the new Urban Agenda, and the African Union's Agenda 2063. Action on urban public health in Africa is critical for achieving global public health targets. Four key research and training priorities for improving urban health in Africa, are outlined: (1) increase intersectoral urban health literacy; (2) apply a healthy urban governance and systems approach; (3) develop a participatory and collaborative urban health planning process; and, (4) produce a new generation of urban health scholars and practitioners. We argue that acting on key priorities in urban health is critical for improving health for all and ensuring that we 'leave no-one behind' when working to achieve these regional and global agendas to improve health and wellbeing.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».