Natural environments and perceived health in Metro Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
TPS 701: Spatial determinants of population health, Exhibition Hall, Ground floor, August 27, 2019, 3:00 PM - 4:30 PM Background: Growing evidence demonstrates the health benefits of natural environments (NE), but the effect of different NE types remains relatively unexplored. This study assesses the association between perceived health and different types of NEs by analysing both access (i.e., living within proximity to a public park) and exposure (i.e., high percentage of NE in residential neighbourhood). Methods: We used data from the 2013-2014 Canadian Community Health Survey (n=5,881) on self-reported general and mental health in the last year (5-point ordinal scale from poor to excellent). NE was estimated using a land cover map of Metro Vancouver with 13 classifications, including deciduous trees, conifers, grasses, shrubs, and water. Access was defined as living within 300m of a public park (≥ 1 hectare) and exposure as the percentage of each land cover type within several buffer zones of residential postal codes. Multinomial logistic regression models were used to analyse associations between self-reported general and mental health and access and exposure to NE respectively. Results: Exposure to water was significantly associated with a lower odds of self-reported poor general health, adjusted for confounders (OR = 0.98, 95% CI = 0.96, 0.99). A similar association was found for exposure to some vegetation types, but no consistent trends were found across buffer zones for strength of association by vegetation type. No significant associations were found for access to public parks. Conclusions: This study confirms previous studies showing health effects of water and that daily life exposure to NE may be more important than access to public parks. Further research is needed to establish causality and to expand the knowledge on different NEs’ effect on human health.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».