Using maps to communicate environmental exposures and health risks: Review and best-practice recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Graphical materials can be effective communication tools, and maps in particular are a potentially powerful means of conveying spatial information. Previous reviews have provided insights on the application of cartographic best practices, pitfalls to avoid, and considerations related to risk perception and communication, but none has reviewed primary studies of the effectiveness or utility of maps to users, nor have they addressed the issue from the perspective of health literacy, environmental health literacy, or public health ethics. OBJECTIVES: To systematically identify and review the literature pertaining to evaluation of maps in general, or specific map features, as environmental exposure and health risk communication tools; to formulate best-practice recommendations; and to identify future research priorities. METHODS: A health science librarian searched the literature for commentaries, reviews, and primary studies. Titles, abstracts, and full-text papers were screened for inclusion, and details of methods and results were extracted from 4 reviews and commentaries and 18 primary studies. This was supplemented by one additional review and 13 additional primary studies pertaining to use of maps for communication about wildfires and floods. One additional paper was identified by reviewing reference lists of all relevant papers. RESULTS: and Discussion: While there are significant gaps in the evidence, we formulated best practice recommendations highlighting the perspectives of health literacy and environmental health literacy. Key recommendations include: understanding the map developer's societal role and mental model underlying map design; defining, understanding and iteratively engaging with map users; informing map design using key theoretical constructs; accounting for factors affecting risk perception; adhering to risk communication principles and cartographic best practices; and considering environmental justice and public health ethics implications. Recommendations for future research are also provided.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».